caffe，是一个深度学习框架。

Blob

存储数据。

批量图像数据（n, k, h, w）：图像数量，图像通道，图像高度，图像宽度。

data：值

diff：梯度

Layer

data_layers（数据层）

vision_layers（视觉层）：卷积层、池化层

loss_layers（损失层）

neuron_layers（激活层）

common_layers

setup, forward, backward

bottom blob, top blob

Net

一系列Layer组成的DAG（有向无环图）。

模型文件

模型由prototxt文本文件定义，训练好之后以pb格式存储在caffemodel二进制文件中。

常用API

CopyTrainedLayersFrom

Reshape

参考链接：

http://caffe.berkeleyvision.org/

https://caffe.berkeleyvision.org/doxygen/classcaffe_1_1Net.html

http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers/convolution.html

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