caffe中常見的一些層的用法，和引數配置
官方文件
1.reshape改變輸入資料的維度
常見配置如下：
layer
}}
通過reshape_param中的shape引數改變張量的維度四個dim分別代表output（top）中的資料維度，後面的數字表示給維度具體要變成什麼樣。
舉個例子，設輸入為 32*3*28*28
shape
dim：0 表示 output（top）中的n 直接複製 input(bottom)中n的維度 為 32
dim：0表示 output（top）中的直接複製 input(bottom)中c的維度 為3
dim：3表示 output（top）中的w 變為28維 變為 14
dim：-1 表示這一維度的具體數字通過其他維度推算 為56，推算過程如下：總的資料量不變，只改變 ncwh 四個維度的具體數字
（32*3*28*28）/(32*3*14) = 56
因此，經過reshape後輸出為32*3*14*56
2.flatten變多維矩陣為一維向量
常見配置如下：
layer
}
axis [default 1]：0代表鏈結n，1代表鏈結c
3.concat按照axis連線多個blob
常見配置如下：
layer
}
可選引數：
axis [default 1]：0代表鏈結n，1代表鏈結c
通過全連線層後的大小變化：
輸入：從1到k的每乙個blob的大小：ni×ci×h×w
輸出：
如果axis = 0: (n1+n2+…+nk)×c1×h×w，需要保證所有輸入的ci相同。
如果axis = 1: n1×(c1+c2+…+ck)×h×w，需要保證所有輸入的n_i 相同。
通過concatenation層，可以把多個的blobs鏈結成乙個blob。
4.transpose
5.permute
6.im2col
參考部落格
caffe中常見的一些層的用法，和引數配置
官方文件
1.reshape改變輸入資料的維度
常見配置如下：
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