平台 ubuntu14.04lts
這篇文章主要是講caffe中的資料儲存機制，參考資料是caffe的官網，並且本文也並非深入理解這些東西，更多的是翻譯官網上的文件，然後加上自己的理解。
blob是caffe執行過程中很重要的資料報裝器，可以在cpu與gpu間傳遞。blob資料是乙個四維矩陣（num, channel, height, width），結合影象，很容易理解這個矩陣，其中num就是每個batch的中包含的影象的個數，channels就是影象的通道數，height與width分別是每幅圖的高度與寬度。不過caffe不僅僅可以用在影象上，所以對於其他方面的應用時，可以自己調整channels、height、width，以適應自己的要求。blob儲存資料時和c語言一樣（與matlab相反）是行優先的，對於 blob(n, k, h, w) 的位置就是((n * k + k) * h + h) * w + w ，注意這裡的大寫和小寫。
blob的引數是由當前層的配置所決定的。比如對於乙個包含有11*11大小的96個濾波器、輸入個數為3的blob，它的引數就是 96*3*11*11。再比如乙個完全連線層，如果它由1000個輸出， 1024個輸入， 那麼它的blob的引數就是 1* 1 * 1000* 1024.
關於gpu與cpu資料交換這方面，官網上有介紹，不過對於一般的使用者不用去看，直接在配置檔案中修改模式即可。
下面說說layer的資料。
layer有三個已經定義好了的標準計算：setup、forward和backward。setup就是初始化，forward定義了輸入與輸出之間的計算，backward定義的是偏導（given the gradient w.r.t. the top output compute the gradient w.r.t. to the input and send to the bottom. a layer with parameters computes the gradient w.r.t. to its parameters and stores it internally）。
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