深度网络(net)是一个组合模型，它由许多相互连接的层（layers)组合而成。Caffe就是组建深度网络的这样一种工具，它按照一定的策略，一层一层的搭建出自己的模型。它将所有的信息数据定义为blobs，从而进行便利的操作和通讯。Blob是caffe框架中一种标准的数组，一种统一的内存接口，它详细描述了信息是如何存储的，以及如何在层之间通讯的。

1、blob

Blobs封装了运行时的数据信息，提供了CPU和GPU的同步。从数学上来说, Blob就是一个N维数组。它是caffe中的数据操作基本单位，就像matlab中以矩阵为基本操作对象一样。只是矩阵是二维的，而Blob是N维的。N可以是2，3，4等等。对于图片数据来说，Blob可以表示为（N*C*H*W）这样一个4D数组。其中N表示图片的数量，C表示图片的通道数，H和W分别表示图片的高度和宽度。当然，除了图片数据，Blob也可以用于非图片数据。比如传统的多层感知机，就是比较简单的全连接网络，用2D的Blob，调用innerProduct层来计算就可以了。

在模型中设定的参数，也是用Blob来表示和运算。它的维度会根据参数的类型不同而不同。比如：在一个卷积层中，输入一张3通道图片，有96个卷积核，每个核大小为11*11，因此这个Blob是96*3*11*11. 而在一个全连接层中，假设输入1024通道图片，输出1000个数据，则Blob为1000*1024

2、layer

层是网络模型的组成要素和计算的基本单位。层的类型比较多，如Data,Convolution,Pooling,ReLU,Softmax-loss,Accuracy等，一个层的定义大至如下图：

从bottom进行数据的输入 ，计算后，通过top进行输出。图中的黄色多边形表示输入输出的数据，蓝色矩形表示层。

每一种类型的层都定义了三种关键的计算：setup,forward and backword

setup: 层的建立和初始化，以及在整个模型中的连接初始化。

forward: 从bottom得到输入数据，进行计算，并将计算结果送到top，进行输出。

backward: 从层的输出端top得到数据的梯度，计算当前层的梯度，并将计算结果送到bottom,向前传递。

3、Net

就像搭积木一样，一个net由多个layer组合而成。

现给出 一个简单的2层神经网络的模型定义( 加上loss 层就变成三层了)，先给出这个网络的拓扑。

第一层：name为mnist, type为Data，没有输入（bottom)，只有两个输出（top),一个为data,一个为label

第二层：name为ip，type为InnerProduct, 输入数据data, 输出数据ip

第三层：name为loss, type为SoftmaxWithLoss，有两个输入，一个为ip,一个为label，有一个输出loss,没有画出来。

对应的配置文件prototxt就可以这样写：

name: "LogReg"layer {  name: "mnist"  type: "Data"  top: "data"  top: "label"  data_param {    source: "input_leveldb"    batch_size: 64  }}layer {  name: "ip"  type: "InnerProduct"  bottom: "data"  top: "ip"  inner_product_param {    num_output: 2  }}layer {  name: "loss"  type: "SoftmaxWithLoss"  bottom: "ip"  bottom: "label"  top: "loss"}

第一行将这个模型取名为LogReg, 然后是三个layer的定义，参数都比较简单，只列出必须的参数。具体的参数定义可参见本系列的前几篇文章。