我正在生成一个接近300MB的巨大LMDB文件，它在Golang中需要几个小时。有没有办法在几分钟内生成它？我愿意使用任何其他语言。 最佳答案 如果您在每次写入后提交事务，请避免它。完成所有写入后提交事务。 关于go-生成大(~300MB)LMDB文件，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/39648124/
当我将最大数据库大小设置为例如5G时，在Windows上最终的数据库文件大小将变为5G，即使我只插入一小段数据。但在Linux上它工作正常，最终的数据库大小与我插入的数据量有关。这是我用来设置最大数据库大小的apirc=::mdb_env_set_mapsize(env,5*1024*1024*1024);同样适用于Windows和Linux。我需要为Windows做一些不同的事情吗？ 最佳答案 这就是内存映射文件在Windows上的工作方式-如果您想要一个大小为xxGB的映射，Windows要求文件的大小为xxGB。如果文件最初小
我正在尝试将数据写入lmdb数据库(引用来自caffe/tools/convert_imageset.cpp)。控制台中没有错误，但.mdb文件的文件大小保持为零，即没有数据写入文件，但创建了数据和锁定文件。我试过的代码部分是:scoped_ptrdb(db::GetDB("lmdb"));db->Open(argv[3],db::NEW);scoped_ptrtxn(db->NewTransaction());datum.SerializeToString(&out);txn->Put(key1,out);txn->Commit();我无法弄清楚我是否遗漏了什么。任何有关LMBD工作
我主要在.NET中编程，我喜欢它的异步/并发原语，例如Tasks、ResetEvents等。今天我第一次对C++程序进行了有意义的更改，并了解了整个构建过程的工作原理(我updatedLigthningDB.NET项目到0.9.14)。但我仍然缺乏C++知识。我想添加到LMDB项目(为了我自己的需要)的一个新功能是通知系统(类似于Redis):我想要一个返回可等待对象的游标，该对象将在其表中的每个数据更改时发出信号。我想获取一些数据和信号(指向数据结构的指针)，例如键或键+值。此对象将与游标一起处置并且是游标的一部分，但它会发出游标引用的数据库中的更改的信号。某天(或某年)这必须跨平台
当使用caffe时，要创建包含图像的训练数据集，我们需要创建特殊格式的数据库，如lmdb，但是可以选择将图像批处理传递给caffe，例如vector？澄清一下，我正在寻找可以处理内存无法容纳的大量图像的解决方案(但假设一个训练批处理(包含例如50张图像)可以存储在内存中)。 最佳答案 Caffe可以采用多种类型的输入，具体取决于我们使用的输入层。一些可用的输入法是:数据内存数据HDF5数据图像数据等在模型文件中，您找到的第一层是Layertype:Data，它使用lmdb或leveldb作为输入方法。将一组图像转换为这些数据库非常容
今天在mac换了新系统，然后重新安装paddle-piplines的时候出现了下面的问题：xcrun:error:invalidactivedeveloperpath(/Library/Developer/CommandLineTools),missingxcrunat:/Library/Developer/CommandLineTools/usr/bin/xcrunerror:command'/usr/bin/clang'failedwithexitcode1[endofoutput]note:Thiserrororiginatesfromasubprocess,andislikelynot
importlmdbenv=lmdb.open(path_to_lmdb)现在我似乎需要创建一个事务和一个游标，但我如何获得可以迭代的键列表？ 最佳答案 一种无需单独枚举即可获取键总数的方法，同时计算所有子数据库:withenv.begin()astxn:length=txn.stat()['entries']在我的笔记本电脑上手工制作的大小为1000000的数据库的测试结果:上面的方法是瞬时的(0.0秒)迭代方法大约需要1秒。 关于python-如何使用python计算和枚举lmdb中
一、LMDB介绍：lmdb数据库LMDB全称为LightningMemory-MappedDatabase，就是非常快的内存映射型数据库，LMDB使用内存映射文件，可以提供更好的输入/输出性能，对于用于神经网络的大型数据集(比如ImageNet)，可以将其存储在LMDB中。LMDB属于key-value数据库，而不是关系型数据库(比如MySQL)，LMDB提供key-value存储，其中每个键值对都是我们数据集中的一个样本。LMDB的主要作用是提供数据管理，可以将各种各样的原始数据转换为统一的key-value存储。LMDB效率高的一个关键原因是它是基于内存映射的，这意味着它返回指向键和值的内
一、LMDB介绍：lmdb数据库LMDB全称为LightningMemory-MappedDatabase，就是非常快的内存映射型数据库，LMDB使用内存映射文件，可以提供更好的输入/输出性能，对于用于神经网络的大型数据集(比如ImageNet)，可以将其存储在LMDB中。LMDB属于key-value数据库，而不是关系型数据库(比如MySQL)，LMDB提供key-value存储，其中每个键值对都是我们数据集中的一个样本。LMDB的主要作用是提供数据管理，可以将各种各样的原始数据转换为统一的key-value存储。LMDB效率高的一个关键原因是它是基于内存映射的，这意味着它返回指向键和值的内
我是caffe框架的新手，我想用caffe来实现多标签训练。我使用两个LMDB分别保存数据和标签。数据LMDB的维度为Nx1xHxW，而标签LMDB的维度为Nx1x1x3。标签是float数据。文本文件如下:59113train/train_data/4224.bmp13012train/train_data/3625.bmp1137......我使用C++创建LMDB。我的main.cpp:#include#include//NOLINT(readability/streams)#include#include#include#include#include"boost/scoped
