如何构建.lmdb数据集

LMDB是一种高效的键值对数据库，常用于存储图像和文本数据集。以下是构建LMDB数据集的一般步骤：

1. 准备数据集：将数据集按照你需要的格式整理好，例如将图像转成RGB格式或者将文本转成某种编码格式。

2. 安装Python库：安装Python库`lmdb`。

3. 编写Python脚本：编写Python脚本来实现将数据集转换成LMDB格式。下面是一个示例代码，可以将MNIST数据集转换成LMDB格式。

import lmdb
import numpy as np
import cv2
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# 设置数据集路径和LMDB路径
data_dir = 'MNIST_data/'
lmdb_dir = 'mnist_lmdb/'
map_size = 1099511627776

# 读取MNIST数据集
mnist = input_data.read_data_sets(data_dir, dtype=np.uint8, one_hot=False)

# 打开LMDB数据库
env = lmdb.open(lmdb_dir, map_size=map_size)

# 将数据集转换成LMDB格式
with env.begin(write=True) as txn:
    for i in range(mnist.train.images.shape[0]):
        # 将图像转换成字符串格式
        img_raw = mnist.train.images[i].tostring()
        # 将标签转换成字符串格式
        label = mnist.train.labels[i]
        label_str = np.array2string(label, separator=',')
        # 写入LMDB数据库
        txn.put(str(i).encode(), img_raw)
        txn.put((str(i)+'_label').encode(), label_str.encode())

# 关闭LMDB数据库
env.close()

在这个示例代码中，我们使用`lmdb`库打开一个LMDB数据库，并将MNIST数据集中的每个图像和标签转换成一个字符串格式，然后将它们写入到LMDB数据库中。

4. 运行Python脚本：运行Python脚本来生成LMDB数据集。

5. 检查数据集：使用LMDB库或者其他工具来检查生成的LMDB数据集是否符合你的预期。