将mat文件转换成lmdb文件，用于caffe

# -*- coding: utf-8 -*-
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Created on Wed Aug 10 20:05:02 2016

@author: dlg
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import numpy as np
import h5py
import lmdb
import sys
caffe_root = ‘/home/dlg/Downloads/cuda7.0/caffe/‘
sys.path.insert（0 caffe_root + ‘python‘）
import caffe
import scipy.io as sio
train_data=sio.loadmat（‘/home/dlg/Downloads/cuda7.0/caffe/data/train/osmraster/down_version/train/raster_landuse_all.mat‘）
test_data=sio.loadmat（‘/home/dlg/Downloads/cuda7.0/caffe/data/train/osmraster/down_version/test/berlin_landuse.mat‘）
test_label=sio.loadmat（‘/home/dlg/Downloads/cuda7.0/caffe/data/train/osmraster/down_version/test/berlin_gt.mat‘）
train_label=sio.loadmat（‘/home/dlg/Downloads/cuda7.0/caffe/data/train/osmraster/down_version/train/label_all.mat‘）
train_data_1=train_data[‘raster_all‘]
train_label=train_label[‘label_all‘]
test_data_1=test_data[‘image1‘]
test_label=test_label[‘gt‘]
X=train_data_1
y=train_label
map_size = X.nbytes * 10

print ‘Start generate...‘
env = lmdb.open（‘/home/dlg/Downloads/fcn.berkeleyvision.org-master/shiyan8/trainlmdb1‘ map_size=map_size）

with env.begin（write=True） as txn:

     for i in range（X.shape[0]）:
         print i