問題描述：

lmdb檔案支援資料+標籤的形式，但是卻只能寫入一個標籤，引入多標籤的解決方法有很多，這兒詳細說一下我的辦法：製作多個data資料，分別加入一個標籤。我的方法只適用於標籤數量較少的情況，標籤數量比較多的話建議修改原始碼支援。下面介紹詳細步驟。以下均以兩個標籤作為介紹。

生成兩個含單標籤的list：

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img4 1

img1 10
img2 11
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按照同一順序做shuffle處理，caffe訓練資料shuffle處理是有必要的，雖然caffe的lmdb轉換工具能夠直接做shuffle，但是不能保證兩個list的順序一致。文字按行亂序的命令可以參考

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接下來就可以對他們生成兩個lmdb了，值得注意的是如果影象資料較大，生成lmdb時可以將第二個list的影象resize到1*1，如下（前面已經shuffle，這裡不再加入shuffle引數）：

pathtocaffe/build/tools/convert_imageset --resize_height=256 --resize_width=256 "" list1 lmdb_data_1
pathtocaffe
 
/build/tools/convert_imageset --resize_height=1 --resize_width=1 "" list2 lmdb_data_2

生成好了lmdb，如何用呢？prototxt檔案參考如下：

name: "CaffeNet"
layer {
  name: "data"
  type: "Data"
  top: "data"
  top: "label1"
  include {
    phase: TRAIN
  }
  transform_param {
    mirror: true
    mean_file: "train_VGG_cub_mean.binaryproto
 
"
    crop_size: 224
  }
  data_param {
    source: "lmdb_data_1"
    backend: LMDB
    batch_size: 16
  }
}
layer {
  name: "data2"
  type: "Data"
  top: "data_noused"
  top: "label2"
  include {
    phase: TRAIN
  }
  data_param {
    source: "lmdb_data_2"
    backend: LMDB
    batch_size: 16
  }
}
#將data_nousedresize到1位，防止caffe輸出過多內容
layer {
　　name: "reductionx"
　　bottom: "data_noused"
　　top: "data_noused"
　　type: "Reduction"
　　reduction_param {
　　　　axis: 0
　　}

}

【完】