Caffe中Blob细解

• Blob数据结构介绍
  Blob提供了统一的存储器接口，TensorFlow中的Tensor也有对应的Blob数据结构。
  Caffe的基本存储单元是Blob，使用Blob格式的4维数组用于存储和交换数据，维度从低到高为（width_，height_，channels_，num_），用于存储数据或权值（data）和权值增量（diff），其中width_和height_分别表示图像的宽和高，channels_表示颜色通道RGB，num_表示第几个颜色通道。在进行网络计算时，每层的输出/输入都需要通过Blob对象缓冲。

//使用的是一个Blob的容器是因为某些Layer包含多组学习参数
vector<shared_ptr<Blob<Dtype>>> blobs_;

• Blob数据结构描述
  src/caffe/proto/caffe.proto文件中，Blob描述如下：

// packed表示这些值在内存中紧密排布，没有空洞
message BlobShape{
    //只包括若干int64类型值，分别表示Blob每个维度的大小
    repeated int64 dim = 1 [packed =