Blob,Layer and Net以及对应配置文件的编写
深度网络(net)是一个组合模型，它由许多相互连接的层（layers)组合而成。Caffe就是组建深度网络的这样一种工具，它按照一定的策略，一层一层的搭建出自己的模型。它将所有的信息数据定义为blobs，从而进行便利的操作和通讯。Blob是caffe框架中一种标准的数组，一种统一的内存接口，它详细描述了信息是如何存储的，以及如何在层之间通讯的。
1、blob
Blobs封装了运行时的数据信息，提供了CPU和GPU的同步。从数学上来说, Blob就是一个N维数组。它是caffe中的数据操作基本单位，就像matlab中以矩阵为基本操作对象一样。只是矩阵是二维的，而Blob是N维的。N可以是2，3，4等等。对于图片数据来说，Blob可以表示为（N*C*H*W）这样一个4D数组。其中N表示图片的数量，C表示图片的通道数，H和W分别表示图片的高度和宽度。当然，除了图片数据，Blob也可以用于非图片数据。比如传统的多层感知机，就是比较简单的全连接网络，用2D的Blob，调用innerProduct层来计算就可以了。
在模型中设定的参数，也是用Blob来表示和运算。它的维度会根据参数的类型不同而不同。比如：在一个卷积层中，输入一张3通道图片，有96个卷积核，每个核大小为11*11，因此这个Blob是96*3*11*11. 而在一个全连接层中，假设输入1024通道图片，输出1000个数据，则Blob为1000*1024
2、layer
层是网络模型的组成要素和计算的基本单位。层的类型比较多，如Data,Convolution,Pooling,ReLU,Softmax-loss,Accuracy等，一个层的定义大至如下图：
从bottom进行数据的输入 ，计算后，通过top进行输出。图中的黄色多边形表示输入输出的数据，蓝色矩形表示层。
每一种类型的层都定义了三种关键的计算：setup,forward and backword
setup: 层的建立和初始化，以及在整个模型中的连接初始化。
forward: 从bottom得到输入数据，进行计算，并将计算结果送到top，进行输出。
backward: 从层的输出端top得到数据的梯度，计算当前层的梯度，并将计算结果送到bottom,向前传递。
3、Net
就像搭积木一样，一个net由多个layer组合而成。
现给出 一个简单的2层神经网络的模型定义( 加上loss 层就变成三层了)，先给出这个网络的拓扑。
第一层：name为mnist, type为Data，没有输入（bottom)，只有两个输出（top),一个为data,一个为label
第二层：name为ip，type为InnerProduct, 输入数据data, 输出数据ip
第三层：name为loss, type为SoftmaxWithLoss，有两个输入，一个为ip,一个为label，有一个输出loss,没有画出来。
对应的配置文件prototxt就可以这样写：
name: "LogReg" layer { name: "mnist" type: "Data" top: "data" top: "label" data_param { source: "input_leveldb" batch_size: 64 } } layer { name: "ip" type: "InnerProduct" bottom: "data" top: "ip" inner_product_param { num_output: 2 } } layer { name: "loss" type: "SoftmaxWithLoss" bottom: "ip" bottom: "label" top: "loss" }
第一行将这个模型取名为LogReg, 然后是三个layer的定义，参数都比较简单，只列出必须的参数。具体的参数定义可参见本系列的前几篇文章。
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第1页：安装配置Ubuntu14.04+CUDA7.5+Caffe+cuDNN 第2页：数据层及参数
第3页：视觉层（Vision Layers)及参数 第4页：激活层（Activiation Layers)及参数
第5页：其它常用层及参数 第6页：Blob,Layer and Net以及对应配置文件的编写
第7页：solver及其配置 第8页：solver优化方法
第9页：运行caffe自带的两个简单例子 第10页：命令行解析
第11页：图像数据转换成db（leveldb/lmdb)文件 第12页：训练和测试自己的图片
第13页：数据可视化环境（Python接口)配置 第14页：初识数据可视化
第15页：计算图片数据的均值 第16页：caffemodel可视化
第17页：模型各层数据和参数可视化 第18页：绘制网络模型
第19页：绘制loss和accuracy曲线 第20页：用训练好的caffemodel来进行分类
第21页：caffe图形化操作工具digits的安装与运行 第22页：caffe图形化操作工具digits运行实例
第23页：如何将别人训练好的model用到自己的数据上