blob與tensorflow中的tensor類似，都是用來在節點之間傳遞資料所用，介面也類似，常規的dimension是 資料量n x 通道k x 高度h x 寬度w
blob內部存有data和diff兩大塊。前者是傳遞的資料，後者是計算的梯度。
由於blob同時存在cpu和gpu，所以有兩種方式來訪問他們：
const dtype* cpu_data() const;
dtype* mutable_cpu_data();
cpu 和 gpu 之間的轉換？
layer是模型的本質與計算的基本單元。包括卷積、池化、內積、sigmoid等。
每個layer包括了三個重要的計算：設定、前向傳輸、後向傳輸(setup, forward, backward)
net是乙個layer連線的組合，組成了乙個有向無環圖。
這樣進行定義：
name: "logreg"
layer
}layer
}layer
forward計算:
backward計算：
普通：
layer
layer
loss := 0
for layer in layers:
for top, loss_weight in layer.tops, layer.loss_weights:
loss += loss_weight * sum(top)
//todo
可利用設定transformationparameter來進行輸入的預處理(mean subtraction, scaling, random cropping, and mirroring)
當transformationparameter失效時，可利用 bias, scale, and crop層進行處理。
有以下幾種data layers:
以images為輸入，以images為輸出。
有以下幾種vision layers：
in:
layer
# common data transformations
transform_param
}
layer
}
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