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我开始使用 Caffe 和深度学习，但我无法理解在 HDF5 数据上使用 Caffe 训练模型所需的预处理步骤。具体来说，

1. 是否需要将图像转换为 [0-1] 范围。笔记本示例 (00-classification.ipynb) 指出模型在 [0-255] 范围内运行，而一些参考资料显示它应该是 [0-1]。我该如何决定？
2. 根据文档，批量图像数据的常规 blob 尺寸为 N x 通道 K x 高度 H x 宽度 W。对此没有冲突
3. RGB 到 BGR 转换的通道交换步骤是强制性的吗？
4. 如何对 HDF5 数据执行图像均值计算？对于compute_image_mean.cpp，后端是 lmdb。这只是为了提高性能？

至于 LMDB 的使用，问题 1-3 仍然成立。对此的任何澄清将不胜感激。

我想使用 将 lmdb 中的所有键读取到一个列表中bufferCursor，但是我得到了 index out of bound 错误。

我尝试使用 Visual Studio 构建lmdb，但出现以下错误：

mdb.obj：错误 LNK2001：未解析的外部符号 _NtMapViewOfSection@40
mdb.obj：错误 LNK2001：未解析的外部符号 _NtClose@4
mdb.obj：错误 LNK2001：未解析的外部符号 _NtCreateSection@28

在代码中首次使用此函数时，有以下注释：

我需要如何在 Visual Studio 中链接 ntdll.dll？我明白，这个问题很愚蠢，但我无法在几个小时内找到解决方案..

我查看了 Lenet 的 Python示例，发现运行整个 MNIST 测试数据集所需的迭代次数是硬编码的。但是，这个值可以不被硬编码吗？如何在python中获取网络指向的数据集的样本数？

我想知道在caffe中使用的 lmdb 文件是否比包含原始图像的文件大得多是有原因的。你能给我一个解释吗？

我正在尝试将数据写入 lmdb 数据库（参考 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。我尝试的代码部分是：

我无法弄清楚我是否遗漏了什么。任何有关 LMBD 工作原理的参考资料都会有所帮助。

我使用以下代码打开一个lmdb数据库：

如何计算此数据库中的记录数？

我正在使用以下 Node.JS 插件，它允许您在 Node 应用程序中使用 LMDB： https ://github.com/Venemo/node-lmdb

如您所见，您可以在此处使用游标，但是当我通过游标时，我会得到按键排序的结果，并且我想按时间顺序获取它们，我将第一个插入到最后一个。

无论如何它可以做到吗？

谢谢！

我有大约 100 万张图像可以一次放入这个数据集 10000 附加到集合中。

我确定 map_size 与本文中的 ref 错误

使用这条线来创建集合

每 10000 个样本使用此行将数据写入文件，其中 X 和 Y 是要放入 LMDB 的数据的占位符。

如何编辑此代码，以便将新数据添加到此 LMDB 中而不是替换，因为此当前方法将其替换在同一位置。我已经用 env.stat() 检查了生成后的长度。

我已经有一个 LMDB 数据库，例如：lmdb.db。我正在尝试使用一些已经存在的工具，当我第一次使用这些工具创建一个新数据库时，我也会这样做。（我得到了一些关于如何在此处设置所有内容的解释：https://lmdb.readthedocs.org/en/release/。）但我无法在现有数据库上执行此操作。

这是我尝试过的，但它总是创建一个新的数据库。我不能让我自己现有的一个进入它。有可能吗，如果是的话怎么办？

还是因为我有一个 .db 文件而他们想要一个 .mdb 文件。如果是，我如何在命令行上转换它们？（我已经找到了一些可以下载的程序，但我想制作一些脚本来轻松修改我的数据库并获取一些统计信息。）然后我需要什么才能真正打开现有文件而不是新文件？