Machine learning 如何将matlab文件格式的数据转换为LMDB作为caffe输入？

我有一个数据集，它的格式是matlab文件。
数据集包含600000个样本，每个样本是一个7×256的矩阵。
我的数据不是图像而是信号。
我想使用caffe的CNN来训练数据。
那么我怎样才能把它转换成LMDB作为CNN的输入呢

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我急需解决办法

将matlab中的数据直接转换为lmdb可能有点棘手

为什么不尝试将数据导出到hdf5二进制文件（由matlab和caffe支持）

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这是一个描述如何做到这一点的答案。

如上所述，我的数据集包含600000个样本，每个样本是一个7×256的矩阵，我的数据不是图像而是信号。那么这是否意味着blob就是我的例子[6000001792,1,1]？实际上我不清楚blob的[num，channel，height，width]代表什么，特别是高度和宽度。你能给我解释一下吗@Shai@ZhaoWulanaren这些术语用于图像：通道通常是彩色RGB，并且有图像的宽度和高度。在你的情况下，我不确定Dimensions 7和256代表什么，但你可以将其视为通道=1、高度=7、宽度=256M的2D信号。我的行数据是一维的，也就是说，每行样本是1×256。我使用6阶的波动变换来获得每一阶的细节系数和最后一阶的适当系数。因此，每个样本都被更改为一个7×256的矩阵。@Zhaowularen然后就开始了让你决定是用原始的1D信号还是2D变换后的信号向网络传输我的行数据是一维的，也就是说每行样本是1×256。我使用6阶的波动变换来获得每一阶的细节系数和上一阶的适当系数。所以每个样本都被更改为7×256的矩阵。你说在我的例子中，高度=7，宽度=256。那么我可以在我的数据集中使用caffe图像识别模型吗？