还是需要学习一个——Caffe源码

主要的类：
Blob：储存数据和微分
Layers:各种各样的层，卷积、池化等等等
Net:计算梯度
Solver:更新参数
有些类特别重要，是caffe思想的核心，比如im2col，col2img

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详细的类分析以后娓娓道来
PS:原来proto和prototxt就相当于对象类和实例。。。
这里说2个问题：

1.res net的卷积核厚度问题###

目前发现是自动匹配前一层厚度

但是####

发现了十个月前，有人对conv层作了修改，add support for 2D dilated convolution
2维扩张卷积，暂时不知道这是什么东西。

2.snapshot保存内容###

（1）*.snapshot
这个是保存训练所有状态，包括各个卷积核的参数、全连接层参数以及每层卷积生成的“图像”，这样一旦意外终止，就可以从上次中断的地方开始了

（2）*.caffemodel
只保存参数，不保存“图像”