lesen LevelDB (LDB) extrahierten Merkmale Caffe Verwendung

Question

Ich habe den folgenden Befehl zur Merkmalsextraktion verwendet: ./build/tools/extract_features.bin models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel Beispiele/_temp/imagenet_val.prototxt FC7 Beispiele/_temp/verfügt über 10 LevelDB GPU 0 die ich den folgenden Code verwendet, um LevelDB Funktionen zu lesen: jetzt https://15519285443829437810.googlegroups.com/attach/b71d5c99c447fc2a/main.cpp?part=0.1&view=1&vt=ANaJVrHM26ydsY5Z2ognvhBaFtDzXnE_SiVf19DLkrNpf9Q34t5O4bJWy0nHH_HBnBAVx5wZusXd1joX93JBK0_r7XKEIc-5odz9_HPHV1RUo8MD3zNHgoY

alles in Ordnung, und ich habe eine LDB-Datei. Wie kann ich diese .ldb-Datei lesen? Kann ich es zu .text ändern?

Answer 1

Ich habe den folgenden Code verwendet:

import caffe 
import leveldb 
import numpy as np 
from caffe.proto import caffe_pb2 
db = leveldb.LevelDB('/home/deep/rahim/caffe-master/examples/_temp/features') 
datum = caffe_pb2.Datum() 

for key, value in db.RangeIter(): 
    datum.ParseFromString(value) 

    label = datum.label 
    data = caffe.io.datum_to_array(datum) 

    image = np.transpose(data, (1,2,0)) 

    np.save('feature.txt',image) 

dann die feature.txt.npy dem folgenden Code übergeben, die .npy konvertieren .txt:

import struct 
import numpy as np 
import os 

def parseNPY(path, fileJustName): 
    # load from the file 
    inputFile = os.path.join(path, fileJustName + ".npy") 
    matrices = np.load(inputFile) 

    outputfile = os.path.join(path, fileJustName) 
    for m in range(matrices.shape[0]): 
     # file name for this matrix 
     outFileFull = outputfile + "-" + str(m) + ".txt" 
     # output matrix to a numbered file 
     np.savetxt(outFileFull, matrices[m], fmt="%i", delimiter="\t") 


mypath = "/home/deep/rahim/caffe-master/python/" 

for path, paths, filenames in os.walk(mypath): 
# translate all filenames. 
for filename in filenames: 
    fileJustName, fileExtension = os.path.splitext(filename) 
    if fileExtension == ".npy": 
     print(os.path.join(path, fileJustName)) 
     parseNPY(path, fileJustName)