Neural network 将要素提取到文本文件

遵循中的步骤 要从训练后的新图像中提取特征

最终会得到一个data.mdb文件

我更喜欢将功能写入txt文件，以便可以轻松地对其进行操作

我在谷歌上搜索了一下，找到了一些代码，但没有成功。此外，在mac上使用mdb opener应用程序打开生成的data.mdb文件时，根本不显示任何表

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是否有一种简单的方法将提取的特征写入文本文件，或者，可以方便地操作MDB文件，以便我们可以检查每个图像的实际值？

< P> C++的C+接口提供了一些LMDB功能来读取数据，然后将其写回。

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你可以看看LMDBDataLayer如何执行它的读取，然后用它作为参考来编写一个程序来操作/写入LMDB数据库中的文本数据。

我不知道你是否已经知道如何解决这个问题，但这是我最近才发现的

我是新来的咖啡馆，我发现很难理解整个咖啡馆的建筑。我只是想用一种快速的方法从Caffe的CNN中提取特征，然后再进行操作。此外，我在OSX上工作，没有从源代码安装Caffe。我是通过“端口”安装的，安装似乎不完整。所以我在另一台安装了Caffe的机器上运行了Caffe的“feature_extractor”，并将输出文件复制到我的机器上进行进一步处理

为此，您必须在您的计算机上安装LMDB和Google的Protobuf。您必须将C/C++程序与liblmdb和libprotobuf链接起来

我按照Caffe的教程将AlexNet层“fc7”的输出保存到LMDB格式的文件中。然后我编写了一个简单的C/C++程序来读取它。这可以使用以下代码完成：

#include <fstream>
#include <iostream>
#include <lmdb.h>

using namespace std;

int main( int argc, char *argv[] )
{
    if( argc!=2 )
    {
        cerr<< "Error"<< endl
            << "Usage : "<< argv[0]<< " mdb_dirname"<< endl;
        return 0;
    }
    char *mdb_dirname     = argv[1];

    int rc;
    MDB_env *env;
    MDB_dbi dbi;
    MDB_val key, data;
    MDB_txn *txn;
    MDB_cursor *cursor;
    char sval[32];

    rc = mdb_env_create(&env);
    rc = mdb_env_open(env, mdb_dirname, 0, 0664);
    rc = mdb_txn_begin(env, NULL, 0, &txn);
    rc = mdb_open(txn, NULL, 0, &dbi);
    rc = mdb_cursor_open(txn, dbi, &cursor);

    key.mv_size  = sizeof(int);
    key.mv_data  = sval;
    data.mv_size = sizeof(sval);
    data.mv_data = sval;

    while ((rc = mdb_cursor_get(cursor, &key, &data, MDB_NEXT)) == 0)
    {
        printf("key: %p %d %.*s, data: %p %d  %.*s\n",
               key.mv_data,  (int) key.mv_size,  (int) key.mv_size,  (char *) key.mv_data,
               data.mv_data, (int) data.mv_size, (int) data.mv_size, (char *) data.mv_data);
    }
    mdb_cursor_close(cursor);
    mdb_txn_abort(txn);

    mdb_close(env, dbi);
    mdb_env_close(env);

    return 0;
}

然后，您可以通过以下方式将“data.mv_data”转换为特征向量：

    while ((rc = mdb_cursor_get(cursor, &key, &data, MDB_NEXT)) == 0)
    {
        string str( (char*)data.mv_data, (int)data.mv_size );

        datum.ParseFromString( str ); 

        if( datum.float_data_size()>0 )
        {
            // datum.float_data_size() is the dimension of the feature vectors
            for( int i = 0; i < datum.float_data_size(); i++ )
            {
                float f = datum.float_data(i);
                // do something
            }
        }
    }

while（（rc=mdb\u cursor\u get（cursor，&key，&data，mdb\u NEXT））==0）
{
字符串str（（char*）data.mv_data，（int）data.mv_size）；
datum.ParseFromString（str）；
if（基准面浮点数数据大小（）>0）
{
//datum.float_data_size（）是特征向量的尺寸
对于（int i=0；i

当我构建上面的代码时，有很多链接错误，比如未定义的引用…和其他与Protobuf相关的东西。如果遇到同样的问题，我发现的解决方案是将程序链接到libprotobuf.a，而不是简单的-llmdb（静态链接而不是动态链接）

另一个小问题是，我为“feature_extractor”处理的文件中的每个示例指定的标签丢失了。我不知道为什么。所以我把这些标签放在一个单独的文件中，并沿着LMDB文件进行处理。例如，如果要输出LIBSVM文件：

    int c = 0;
    while ((rc = mdb_cursor_get(cursor, &key, &data, MDB_NEXT)) == 0)
    {
        string str( (char*)data.mv_data, (int)data.mv_size );
        datum.ParseFromString( str ); 
        if( datum.float_data_size()>0 )
        {
            cout<< label[c]<< " ";
            for( int i = 0; i < datum.float_data_size(); i++ )
            {
                float f = datum.float_data(i);
                cout<< (i+1)<< ":"<< f<< " ";
            }
            cout<< endl;
            c++;
        }
    }

intc=0；
while（（rc=mdb\u cursor\u get（cursor，&key，&data，mdb\u NEXT））==0）
{
字符串str（（char*）data.mv_data，（int）data.mv_size）；
datum.ParseFromString（str）；
if（基准面浮点数数据大小（）>0）
{
库特
    int c = 0;
    while ((rc = mdb_cursor_get(cursor, &key, &data, MDB_NEXT)) == 0)
    {
        string str( (char*)data.mv_data, (int)data.mv_size );
        datum.ParseFromString( str ); 
        if( datum.float_data_size()>0 )
        {
            cout<< label[c]<< " ";
            for( int i = 0; i < datum.float_data_size(); i++ )
            {
                float f = datum.float_data(i);
                cout<< (i+1)<< ":"<< f<< " ";
            }
            cout<< endl;
            c++;
        }
    }