1、图片信息的转换
在caffe中经常使用的数据类型是lmdb或leveldb;不是常见的jpg,jpeg,png,tif等格式;因此，需要进行格式转换，通过输入你自己的图片目录（下有的大量图片）转换成一个lmdb库文件输出;这个过程一般由caffe工具convert_imageset完成，该工具在编译过的caffe-master/build/tools目录下;
2、格式转换需要的条件
格式转换准备条件有：1）编译好caffe，而且convert_imageset存在; 2）被转换的图片和目录，注意这些都有格式要求 3）两个标签文件train.txt，val.txt; 4）用命令编辑好的shell脚本create-lmdb.sh;
3、被转换图片文件和存放目录
按照下面图示安排转换目录：注意该例子中，图片分为0类和1类两个集合;
4、标签文件train.txt和val.txt
转换过程，除了上面提到的图片文件目录，还需要这些图片的标签文件;该文件存放图片文件路径，以及该图片的标签（属于哪个类）;一般来说，标签文件有两个，一个描述训练集合-train.txt，一个描述测试集合-val.txt，这两个文件格式有轻微差别，标签文件格式如下：
train.txt文件：
1/T10034.jpg 1
0/096377_01M36.JPG 0
1/T580.jpg 1
1/T4151.jpg 1
0/100333_00F42.JPG 0
0/076902_04M36.JPG 0
注意：该文件包含路径/1和/0;分别存放0，1两类图片。
val.txt文件：
T10034.jpg 1
221169_02M52.JPG 0
T580.jpg 1
T4694.jpg 1
332136_01M17.JPG 0
181085_02M28.JPG 0
133417_02M37.JPG 0
注意：该测试集的标签文件无需分类存储;与train.txt和val.txt相伴随的目录结构图对照;显然，文件内容和目录是密切关联的;
5、如何生成标签文件train.txt和val.txt
当图片规模达到上千万级别，上述两个文件的生成需要程序实现，网上的找到一个shell脚本如下
# /usr/bin/env sh
DATA=examples/images
echo "Create train.txt..."
rm -rf $DATA/train.txt
find $DATA -name *cat.jpg | cut -d '/' -f3 | sed "s/$/ 1/">>$DATA/train.txt
find $DATA -name *bike.jpg | cut -d '/' -f3 | sed "s/$/ 2/">>$DATA/tmp.txt
cat $DATA/tmp.txt>>$DATA/train.txt
rm -rf $DATA/tmp.txt
echo "Done.."
将该文件拷贝到caffe-master目录下执行，会在caffe-master/example/images目录下生成如下的一个train.txt文件：
cat.jpg 1
fish-bike.jpg 2
只要将上述文件稍加修改，不难产生你需要的脚本。
6、用脚本命令生成lmdb
编写一个shell文件create_lmdb.sh，内容如下：
#!/usr/bin/en sh
DATA=examples/images
rm -rf $DATA/img_train_lmdb
build/tools/convert_imageset --shuffle \
--resize_height=256 --resize_width=256 \
/home/my_name/caffe/examples/images/train$DATA/train.txt$DATA/img_train_lmdb
7、执行脚本
设置参数-shuffle,打乱图片顺序。设置参数-resize_height和-resize_width将所有图片尺寸都变为256*256.
/home/my_name/caffe/examples/images/train 为图片保存的绝对路径。最后，运行这个脚本文件
# sudo sh examples/images/create_lmdb.sh
就会在examples/images/ 目录下生成一个名为 img_train_lmdb的文件夹，里面的文件就是我们需要的db文件。