最近用caffe做了一下regression问题，先用data layer中的data,float_data试了一下，data用来存放图片，float_data存放regression的values，label存放标签,发现不行，因为float_data和label这俩是指向同一块内存，两者不能共存，除非改caffe源码。我又仔细看了一下caffe的源码，发现我这个地方说的不对，具体来讲，caffe读取image和label是这样一个流程：

1.编写程序将image和label转换成Datum格式，并写入lmdb

2.Data layer从lmdb中读取Datum格式的数据，然后转化成一个Batch

3.从Batch里面把image和label的数据复制到top的内存或显存

上述的2，3步可以查看data_layer.cpp,base_data_layer.cpp和base_data_layer.cu这三个文件，里面和float_data半点关系都没有，所以就算你把regression values保存在Datum的float_data里面，Data layer也不会把它读出来的。我目前想到的办法只有两种，要么改caffe源码，要么lmdb和hdf5一起用，源码怕改出错，就尝试了一下hdf5格式做输入，虽然搞定了，但也有坑。

说一下怎么把数据写入hdf5文件，我用的是python，numpy格式的数组可以直接存放进去，方法如下：

#1. 先创建一个空的numpy数组hdf_data = np.zeros((len(all_samples), num), dtype=np.float32)#2. 填充hdf_data# 3.打开h5文件然后写入hdf_datah5_file = h5py.File(h5_path, 'w')h5_file.create_dataset('hdf_data', data=hdf_data)h5_file.close()# 把h5文件路径写到一个txt中h5txt_file = open(h5txt_path, 'w')h5txt_file.write(h5_path)h5txt_file.close()

在定义网络的prototxt文件中，这样使用

layer {   name: "hdf5_data"   type: "HDF5Data"   top: "hdf_data"   include {     phase: TRAIN   }   hdf5_data_param {     source: "your_h5txt_file_path"     batch_size: 1024   } }

其中source是那个只有一行的txt的路径。top是你需要使用的h5中保存的数据块名称。

需要注意的是，如果是图像数据，预处理要先做，再存进h5文件，因为HDF5Data layer不支持预处理功能。另外这里有个坑，尽量不要把图片放在h5文件中，因为HDF5Data layer不能按照batch来读取数据，只能一次性把所有数据从h5文件中读到内存中，如果h5文件非常大，就会报错，具体是挂在HDF5Data的实现代码中了，有一个数据大小的断言。所以既不想改caffe代码又想保证训练程序能跑起来的方法如下：

把regression values按照hdf5格式存放，image和label按照正常数据存放在lmdb即可。在定义网络的prototxt中可以读取不同来源的数据，例如下面这种方法：

layer {  name: "lmdb_data"  type: "Data"  top: "data"  top: "label"  include {    phase: TRAIN  }  data_param {    source: "train_data"    batch_size: 1024    backend: LMDB  }  transform_param {  	mean_value: 128  	scale: 0.0078125  }}layer {  name: "hdf5_data"  type: "HDF5Data"  top: "bbox"  include {    phase: TRAIN  }  hdf5_data_param {    source: "hdf5_train.txt"    batch_size: 1024  }}