前言

前面介绍的案例都是leveldb的格式，但是比较流行和实用的格式是lmdb，原因从摘取

它们都是键/值对（Key/Value Pair）嵌入式数据库管理系统编程库。 虽然lmdb的内存消耗是leveldb的1.1倍，但是lmdb的速度比leveldb快10%至15%，更重要的是lmdb允许多种训练模型同时读取同一组数据集。 因此lmdb取代了leveldb成为Caffe默认的数据集生成格式。

以下步骤均为在E:CaffeDev-GPUcaffe-master下实施

第一步

确保路径E:CaffeDev-GPUcaffe-masterexamplesmnist下存在从mnist官网下载的四个文件，我在mnist下新建了一个mnist文件夹，把文件丢进去了

并在E:CaffeDev-GPUcaffe-masterexamplesmnist文件夹下新建bat文件创建训练集create_minist_trainlmdb.bat，内容如下：

E:CaffeDev-GPUcaffe-masterBuildx64Debugconvert_mnist_data.exe ./mnist/train-images-idx3-ubyte ./mnist/train-labels-idx1-ubyte ./mnist_train_lmdb
pause

E:CaffeDev-GPUcaffe-masterBuildx64Debugconvert_mnist_data.exe ./mnist/t10k-images-idx3-ubyte ./mnist/t10k-labels-idx1-ubyte ./mnist_test_lmdb
pause

或者跟我们前面建立leveldb一样，建立一个bat，内容如下：

set DATA=../../data/mnist
set TOOLS=../../Build/x64/Debug

REM set BACKEND=leveldb
set BACKEND=lmdb

echo "Creating %BACKEND%..."

rd /s /q "mnist_train_%BACKEND%"
rd /s /q "mnist_test_%BACKEND%"

"%TOOLS%/convert_mnist_data.exe" %DATA%/train-images-idx3-ubyte %DATA%/train-labels-idx1-ubyte mnist_train_%BACKEND% --backend=%BACKEND%
"%TOOLS%/convert_mnist_data.exe" %DATA%/t10k-images-idx3-ubyte %DATA%/t10k-labels-idx1-ubyte mnist_test_%BACKEND% --backend=%BACKEND%

echo "Done."

pause

第二步

运行建立训练集的bat，出现我们的第一个问题

原因在于内存问题，打开caffe.sln，然后修改convert_mnist_data.cpp第101行

原始值设置内存为1T，然而我们的内存并没这么大，所以改小一点，差不多100M多一点吧

改完以后重新编译此cpp文件，然后再去运行前面建立训练集和测试集的bat文件

第三步

运行create_minist_trainlmdb.bat会出现

如果你原来有mnist_train_lmdb这个文件夹记得删掉，否则会出现

因为我们写bat的时候并未检测这个文件夹是否存在，只是想单纯建立这个文件夹，用来存lmdb数据，所以会出现mkdir应该就是make dir失败。

如果我们使用第三个bat就不会出现这个问题了，一目了然