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Blobs，Layers与NetsBlobsLayers与NetsBlobsLayersNets后记Caffe主要就是有Blobs，Layers与Nets三部分组成，当然少不了Caffe内部的自动化机制，但是对于使用者来说，与我们密切相关的就是本文要介绍的这三个数据结构。 BlobsCaffe里面的数据存储的结构就是blob，它把用作前向传播的数据以及后向传播的梯度都保存了起来。再数学层面

SolverSolverSolver过程Solver方法选择Solver初始化Snapshotting与ResumingCaffe中的Solver是一个框架，在这个框架里，我们并没有控制权，我们能做的有填充solver需要的代码。 并且对于没有接触过Caffe的读者，强烈建议先阅读小编的上一篇基础内容，然后再看下面的内容会比较好理解。Solver过程Solver的过程大致如下：初始化so

利用caffe.proto自定义自己的网络利用caffeproto自定义自己的网络先不急让我们来看一下caffeproto里面都是些什么让我们把caffeproto用起后记caffe.proto存放在src/caffe/proto/目录下，建议读者能够打开它，跟着这篇教程，学会如何把它用起来（很多人都说要看，反正才一千三百多行是吧…小编我看了两百行就想睡觉了，关键是看了还容易忘，所以小编的建

用C++自定义 层以及可视化结果用C自定义 层以及可视化结果用C自定义层三处地方重新编译并测试可视化结果可视化loss可视化blobs修改caffecpp添加可视化层后记上一周，我们学校开始了实训，我参与的项目是深度学习相关的，于是第一周我们专注与学习Caffe的使用，包括对Caffe的源码的理解。接着，我们被要求定义一个自己的数据输入层，以完成特定的任务。用C++自定义层对于刚开

Ubuntu14.04下的Caffe7.5的搭建 参考来源：https://github.com/tiangolo/caffe/blob/ubuntu-tutorial-b/docs/install_apt2.md本教程是在Ubuntu14.04下的（因为CUDA官方目前在Ubuntu64bit下支持的只有14.04和15.04两个版本，小编曾经试过在16.x的版本安装，结果的惨烈的）安装Gi