由於python的靈活性，我們在caffe中新增自己定義的層時使用python層會更加方便，開發速速也會比c++更快，現在我就在這兒簡單說一下如何在caffe中新增自定義的python層（使用的原網路結構時lenet結構）：
然後在/home/zf/caffe/examples/mnist/lenet_train_test.prototxt中新增新的層（新增python層的時候和之前新增c++層有點稍微不同，要注意一下）：
之後用train_lenet.sh進行訓練時，可能會出現錯誤說什麼該函式要求protobuf版本為3.3.0,但是你的機子上安裝的為2.6.1，所以你可能需要進行公升級這個錯誤，可以參考這個鏈結進行protobuf3.3.0的安裝
（之後用train_lenet.sh進行訓練依然是這個錯誤，我暫時還不道如何解決，但這時候我i們可以寫.py檔案進行訓練，如下：
之後就可以進行訓練了
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將這篇部落格所講進行了實現 1.layerparameter也在caffe.proto檔案中 2.標頭檔案直接複製部落格的，命名為image scale layer.hpp，然後放在caffe include caffe layers下 3.實現檔案也是直接複製部落格的，命名為image scale...