caffe官網教程：
.org/tutorial/
1，blobs,layers, and nets
blob是caffe處理和傳遞的實際資料的封裝，提供了儲存資料的統一的儲存器介面，是乙個n維的陣列，通常以行為主儲存，方便改變最新的那一維。
blob有2個儲存塊，乙個data塊，乙個是diff塊(網路計算的梯度)。
layer通過bottom連線來讀取輸入，通過top連線來進行輸出。每乙個layer type包含三個計算指令：setup、forward、backward。
net是由多個layer組成的有向非迴圈圖(directed acyclic graph-dag)。
例如乙個簡單的邏輯回歸分類：
定義：
Caffe學習筆記 Caffe模型
乙個完整的深度學習系統最核心的兩個方面是資料和模型。深度學習模型通常由三部分引數組成 可學習引數 learnable parameter 又稱可訓練引數 神經網路權係數 權重，其數值由模型初始化引數 誤差反向傳播過程控制，一般不可人工干預。結構引數 archetecture parameter 包括...
深度學習實戰Caffe 一 Caffe環境安裝
安裝vim git 等必備工具 sudo apt get install vim git 安裝boost sudo apt get install no install recommends libboost all dev安裝atlas開發包 sudo apt get install libatl...
CAFFE 學習 1 基本的CAFFE結構
主要參考 甘宇飛 樓燚 y 航的blog caffe主要有四個類 blob，layer，net，solver，分為三個層次 caffe支援cuda加速，在資料級別上也做了一些優化。blob為protocol buffer所定義的資料結構的繼承，caffe在盡可能小的記憶體占用下獲得很高的效率。lay...