Machine learning 如何使用从caffe框架生成的leveldb数据类型训练SVM分类器？_Machine Learning_Computer Vision_Svm_Libsvm_Caffe

Machine learning 如何使用从caffe框架生成的leveldb数据类型训练SVM分类器？

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Machine learning 如何使用从caffe框架生成的leveldb数据类型训练SVM分类器？,machine-learning,computer-vision,svm,libsvm,caffe,Machine Learning,Computer Vision,Svm,Libsvm,Caffe,我已经向caffe框架（AlexNet）提供了一组图像，最后的特征描述符已经被提取并存储在LEVELDB中。现在，我想在这些描述符上训练一个线性SVM分类器。因此，我想知道是否有任何方法可以用LEVELDB数据来训练SVM。谢谢编辑：使用解决了问题为什么要保存到leveldb？尝试保存到hdf5，然后您可以使用h5py模块读取python中的hdf5。感谢您的评论。问题是caffe已经以leveldb格式生成了中间功能。您是否尝试过使用hdf5输出数据层？是的，这可能是一个替代解决方案，但

我已经向caffe框架（AlexNet）提供了一组图像，最后的特征描述符已经被提取并存储在LEVELDB中。现在，我想在这些描述符上训练一个线性SVM分类器。因此，我想知道是否有任何方法可以用LEVELDB数据来训练SVM。谢谢

编辑：

使用解决了问题

为什么要保存到leveldb？尝试保存到hdf5，然后您可以使用

h5py

模块读取python中的hdf5。感谢您的评论。问题是caffe已经以leveldb格式生成了中间功能。您是否尝试过使用hdf5输出数据层？是的，这可能是一个替代解决方案，但我上面介绍的in链接完全解决了这个问题。@Shai您是如何假设OP希望将Python用于支持向量机的？在任何情况下，都可以使用python绑定直接与lmdb交互。