用Caffe进行模型训练时，除了用现有的公开数据集（如MNIST, CIFAR等），有时候我们还需要创建自己的数据集进行训练。本篇博客讲的就是如何利用Caffe中的模块创建自己lmdb数据集。
数据集准备
我们需要自己准备好带类别标签的图片数据，并将数据统一命名，这里为了方便，我直接从CIFAR10训练集中拿出5000张图片用于制作验证集，图片为.png格式，并采用‘图片编号_类别标签.png’的命名方式（这个实现起来应该不难，这里就不赘述了），保存在一个文件夹下，部分例子如下：
创建图片名列表清单
这里我们需要创建一个txt文本用来存放所有图片的信息，文本中每行存放一个样本，内容包括图片名和类别标签信息，中间用空格分开。这个实现方法很多，这里我给出一个用python实现的方法：
import os
def create_image_list(file_path,txtpath):
"""
Create a list of all images and save to a '.txt' file, each image is
named as'num_label.png'. For example: 1001_2.png
Inputs:
file_path: path of image file
txtpath: '.txt' file used to save all images' names and labels
Return: none
"""
# remove the old list file
if os.path.isfile(txtpath):
os.remove(txtpath)
# get the name list of all images
image_name_list = os.listdir(file_path)
# save the names and labels of all images to the '.txt' file named 'txtname'
with open(txtpath,'a') as f:
print 'saving to '+txtpath+'...'
for image_name in image_name_list:
image_label = image_name.split('_')[1].split('.')[0]
image_data = image_name+' '+image_label
f.write(image_data+'\n')
print 'done.' 注意：代码中输入参数的路径都是绝对路径，当然如果感觉用绝对路径麻烦也该以稍微改动一下变成相对路径。
自己写代码调用上面这个函数，就可以生成下面的txt文本：
生成lmdb文件
这里我们用到的是Caffe下自带的convert_imageset可执行文件，如果你已经成功编译Caffe，这个文件应该在caffe-master/build/tools/下。要用这个可执行文件，我们需要提供三个路径，分别是原始图片数据存放路径、图片列表清单路径（就是之前生成的txt文本路径）和生成的lmdb文件存放路径，这里给出我之前转化数据集时用的脚本：
#!/bin/bash
# convert images to lmdb
DATA=/home/meringue/DataBase/cifar-10-batches-py
IMGDIRNAME=train_valid
IMGLIST=img_name_list/train_valid.txt
LMDBNAME=train_valid_lmdb
rm -rf $DATA/$LMDBNAME
echo 'converting images...'
/home/meringue/Softwares/caffe-master/build/tools/convert_imageset --shuffle=true \
$DATA/$IMGDIRNAME/ $DATA/$IMGLIST $DATA/$LMDBNAME上面代码中的参数shuffle=true表示打乱数据，还有很多其他参数设置可以在caffe-master/tools/convert_imageset.cpp中查看。
转化速度很快，运行结束后，我们可以在程序中指定的lmdb路径下看到类似下面的文件：
为了保险起见，最好看一下data.mdb这个文件的大小，当你的数据比较大的时候，这个文件也因该很大。如果发现data.mdb很小，说明转化的时候出现了问题，回去检查一下。一般我们最后需要给lmdb数据添加可读权限，可以通过linux下sudo chmod 777 -R ./PATH 获取所有权限。否则有时候程序调用会出现类似没有权限的错误。
