从头至尾阅读了Caffe全部源码，过程中写了这个笔记，写的比较粗糙，但是包含了Caffe中所有重要部分源码的解析（除python接口、具体Layer层和tools），包括多线程训练部分和datalayer的lmdb数据读取（生产者消费者），以及Caffe中用到的第三方类库API的详细说明。

主要为大家详细介绍了python读取LMDB中图像的方法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

本文实例为大家分享了python读取LMDB中的图像具体代码，供大家参考，具体内容如下 图像数据写入LMDB之后最好再按照写入的逻辑反向解析写入的图像，如果图像能够被还原则证明写入方式是没有问题的。 from PIL import Image def read_from_lmdb(lmdb_path,img_save_to): try: lmdb_env=lmdb.open(lmdb_path, map_size=3221225472) lmdb_txn=lmdb_env.begin

背景 在做deeplearning过程中，使用caffe的框架，一般使用matlab来处理图片（matlab处理图片相对简单，高效），用python来生成需要的lmdb文件以及做test产生结果。所以某些matlab从图片处理得到的label信息都会以.mat文件供python读取，同时也python产生的结果信息也需要matlab来做进一步的处理（当然也可以使用txt，不嫌麻烦自己处理结构信息）。 介绍 matlab和python间的数据传输一般是基于matlab的文件格式.mat，pytho