Caffe框架主要有五个组件，Blob，Solver，Net，Layer，Proto，其结构图如下图1所示。 Solver负责深度网络的训练，每个Solver中包含一个训练网络对象和一个测试网络对象。每个网络则由若干个Layer构成。每个Layer的输入和输出Feature map表示为Input Blob和Output Blob。Blob是Caffe实际存储数据的结构，是一个不定维的矩阵，在Caffe中一般用来表示一个拉直的四维矩阵，四个维度分别对应Batch Size（N），Feature Map的通道数（C）,Feature Map高度(H)和宽度(W)。Proto则基于Google的Protobuf开源项目，是一种类似XML的数据交换格式，用户只需要按格式定义对象的数据成员，可以在多种语言中实现对象的序列化与反序列化，在Caffe中用于网络模型的结构定义、存储和读取。 链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/24343706
