我对深度学习很陌生，在使用 caffe 深度学习网络时遇到一些问题。基本上，我没有找到任何文档来解释如何解决我现在正在处理的一系列问题。
请让我先解释一下我的情况。
我有数千张图像，我必须对它们进行一系列预处理操作。对于每个预处理操作，我必须将这些预处理图像保存为 4D 矩阵，并存储带有图像标签的向量。我会将此信息存储为 LMDB 文件，该文件将用作 caffe googlenet 深度学习的输入。
我尝试将图像保存为 .HD5 文件，但最终文件大小为 80GB，以我的内存无法处理。
那么，另一个选择是使用 LMDB 文件，对吧？我对这种文件格式很陌生，感谢您帮助我了解如何在 Matlab 中创建它们。基本上，我的菜鸟问题是：
1-这些 LMDB 文件的扩展名为 .MDB，对吗？这个扩展和microsoft access使用的一样吗？或者正确的格式是 .lmdb 并且它们不同？
2-我找到了创建 .mdb 文件的解决方案（https://github.com/kyamagu/matlab-leveldb https://github.com/kyamagu/matlab-leveldb），它是否创建caffe所需的文件格式？
3-对于caffe，我是否应该为标签创建一个.mdb 文件，为图像创建另一个.mdb 文件，或者两者都可以是同一.mdb 文件的字段？
4-当我创建 .mdb 文件时，我必须标记数据库字段。我可以将一个字段标记为图像，将其他字段标记为标签吗？ caffe能理解哪个字段的意思吗？
5- 该功能的作用是什么（在https://github.com/kyamagu/matlab-leveldb https://github.com/kyamagu/matlab-leveldb）database.put（'key1'，'value1'）和database.put（'key2'，'value2'）做什么？我是否必须将 4 维矩阵保存在一个字段中，并将标签向量保存在另一字段中？
LMDB 文件和 MS Access 文件之间没有联系。
在我看来，你有两个选择：
- 使用“convert_imageset”工具 - 它位于 caffe 中的 tools 文件夹下，可将图像文件和标签列表转换为 lmdb。
- 使用“图像数据层”代替“数据层”作为网络的输入。这种类型的图层将包含图像文件名和标签列表的文件作为源，因此您不必构建数据库（训练的另一个好处 - 您可以使用随机播放选项并获得稍微更好的训练结果）
为了使用图像数据层，只需将图层类型从 Data 替换为 ImageData 即可。源文件是文件的路径，每行包含图像文件的路径和以空格分隔的标签。例如：
/path/to/filnename.png 23
如果您想对数据进行一些预处理而不将预处理后的文件保存到磁盘，您可以使用 caffe 提供的转换（镜像和裁剪）（请参阅此处了解信息http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/data.html http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/data.html）或实现你自己的DataTransformer.
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