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第一步：生成list文件

首先，在你的MXNet目录下找到im2rec.py的位置：

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~/mxnet/tools/im2rec.py

其次，准备好你要用来生成rec文件的数据集，存放在某个目录下，如：

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/home/xxx/data/

现在，我们可以开始生成list文件了，文件后缀为：.lst

python ~/mxnet/tools/im2rec.py –list True –recursive True –train-ratio 0.9 myData /home/xxx/data/

对上面的参数进行解释：

–list：当要生成list文件时，这个参数一定要设为True，表示当前用来生成的list文件；默认是生成rec文件；

–recursive：递归的遍历你的所有数据集，要设为True；

–train-ratio：用来将你的全部数据集拆分成两部分：训练集（train）和交叉验证集（val），具体多少作为训练集，多少作为验证集，就由这个参数来确定；

–test-ratio：同上，分成训练集和测试集两部分；

–exts：这个是你数据的后缀（注，这里我们一般说的图片数据），目前的MXNet只支持两种图片格式：jpg和jpeg，所以如果你的图片是png格式，可以对im2rec.py作如下修改：
将：

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cgroup.add_argument('--exts', type=list, default=['.jpeg', '.jpg'], help='list of acceptable image extensions.')

改成：

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cgroup.add_argument('--exts', type=list, default=['.jpeg', '.jpg', '.png'], help='list of acceptable image extensions.')

就OK了。

prefix：这里指的是你要生成list文件的前缀名，我这里命名为myData；

root：这里指的是你的图片数据存放的路径；

不一一列出了，如果你想要知道更多的参数用法，可以如下：

python ~/mxnet/tools/im2rec.py –help

或者你直接打开im2rec.py文件进行查看；

执行完这个命令，你会发现生成两个文件：myData_train.lst和myData_val.lst

第二步：生成rec文件

有了第一步生成的list文件，我们就可以很easy的生成mxnet需要的文件格式rec文件了。

python ~/mxnet/tools/im2rec.py –num-thread 4 –pass-through 1 myData /home/xxx/data/

上面命令中的参数跟第一步差不多，有一个参数要注意：

–pass-through: 设为1，即跳过矩阵变换，否则会报错：未知的array type；

myData就是第一步中生成.lst文件的前缀，这里用它来生成rec；

执行完这条命令，你就会看到两个文件：myData_train.rec和myData_val.rec

结束。

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