caffe上跑自己的数据（Linux）
哎 先感谢！感谢网友：Vagrant 法师漂流 薛开宇
现在感觉 这转换不难，但是由于C++ Linux太烂，所以感觉难。
由于我生成的都是小样本，如果直接用imagenet的模型训练要放到到256*256，这样明显不靠谱，而且又是RGB图像，所以想到了整成32*32的图像，用cifar10来训练，一开始想直接怎么搞哪cifar10的模型，但是发现那太难了，搞不动。所以又想到了用imagenet的create来生成32*32的图像，感觉那不管怎么转换，最后生成的mdb文件的保存格式应该是一致的。好在确实是可以运行。
1、生成数据和label
假定你是在Windows下面生成的数据。创建文件夹train，然后根据数据的种类分别创建各个文件夹，然后把图像数据导入（我的是jpg图像文件）
创建文件夹val，把测试的图片全放在这个文件夹下，这个文件夹下面的测试图片不用分类
把train和val文件夹放在同一个文件夹下面
再生成train.txt和val.txt这两个label
我是用Matlab生成的数据，好像那个caffe不能识别汉字，所以图片文件名不能有汉字，可以用数字开头。请参考我的博客
Matlab修改文件的文件名 Matlab生成label 主要是label中文件名和label要有一个空格，可以观察那imagenet给出的txt，文件名和label之间只有1个空格。在train.txt中label文件名前面要加入文件夹，感觉这train.txt和val.txt这两个文本文件的文件名就是两个路径，对应着本文件夹下数据的文件名，这样理解就很好解释，train.txt文件中前面要加文件夹名。
2、把数据存放到Linux，修改配置文件
在caffe-master/data文件夹下面新建文件夹mydata，把刚才生成4个文件，两个文件夹，两个txt都拷到这个文件夹下面去。
在caffe-master/examples文件夹下面新建文件夹mytask，把caffe-master/examples/imagenet中的create_imagenet.sh拷贝到这个文件夹下面。打开这个文件，进行修改。
如上是第5、6、7、9、10行要修改
如上，为43、45、53、55行要修改，其实从这也能看出，45,55行就是生成的数据的文件夹名，其实里面的数据名称都是一样的。由于我是生成32*32的数据跑cifar10，所以改成了cifar10生成的文件夹名，至于后面的imagenet的相关求均值的就没操作了，不过现在才发现这cifar10的create里面其实也搞了均值操作，以后再补。运行这个修改了的create_imagenet.sh，就会在mytask文件夹下面生成数据
就我来说，我把这两个生成的数据，拷贝到caffe-master/examples/cifar10文件下面，然后运行train_quick.sh，就能用cifar的quick模型跑自己的数据了。
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