要在Caffe中加载和处理数据集，一般会按照以下步骤进行：
准备数据集：首先要准备好数据集，包括训练集、验证集和测试集等数据。数据集可以是图像、文本、视频等不同类型的数据。
将数据集转换为Caffe的数据格式：Caffe中常用的数据格式是LMDB（Lightning Memory-Mapped Database）和HDF5（Hierarchical Data Format version 5）。可以使用工具如Caffe自带的convert_imageset工具将数据集转换为LMDB格式。
编写数据层配置文件：在Caffe中，数据集是通过数据层（Data Layer）来加载和处理的。需要编写一个数据层的配置文件，指定数据集的路径、batch大小、预处理方式等信息。
编写网络配置文件：在网络配置文件中引用数据层配置文件，并定义网络结构、损失函数、优化器等信息。
训练网络模型：使用caffe命令来训练网络模型，Caffe会自动加载数据集并进行训练。
通过以上步骤，就可以在Caffe中加载和处理数据集，训练神经网络模型。更详细的信息可以参考Caffe的官方文档和示例代码。