根据Caffe官方文档介绍，caffe大致可以分为三层结构blob，layer，net。数据的保存，交换以及操作都是以blob的形式进行的，layer是模型和计算的基础，net整和并连接layer。
Blob是Caffe的基本数据结构，具有CPU和GPU之间同步的能力,它是4维的数组(Num, Channels, Height, Width)。 设Blob数据维度为 number N x channel K x height H x width W，Blob是row-major保存的，因此在(n, k, h, w)位置的值物理位置为((n * K + k) * H + h) * W + w，其中Number/N是batch size。 Blob同时保存了data和diff(梯度)，访问data或diff有两种方法:
12 const Dtype* cpu_data() const; //不修改值Dtype* mutable_cpu_data(); //修改值Blob会使用SyncedMem自动决定什么时候去copy data以提高运行效率，通常情况是仅当gnu或cpu修改后有copy操作，文档里面给了一个例子：
12345678910111213 // Assuming that data are on the CPU initially, and we have a blob.const Dtype* foo;Dtype* bar;foo = blob.gpu_data(); // data copied cpu->gpu.foo = blob.cpu_data(); // no data copied since both have up-to-date contents.bar = blob.mutable_gpu_data(); // no data copied.// ... some operations ...bar = blob.mutable_gpu_data(); // no data copied when we are still on GPU.foo = blob.cpu_data(); // data copied gpu->cpu, since the gpu side has modified the datafoo = blob.gpu_data(); // no data copied since both have up-to-date contentsbar = blob.mutable_cpu_data(); // still no data copied.bar = blob.mutable_gpu_data(); // data copied cpu->gpu.bar = blob.mutable_cpu_data(); // data copied gpu->cpu.(顺便查了下一直有疑问foo是什么意思。。)
所有的Pooling，Convolve，apply nonlinearities等操作都在这里实现。在Layer中input data用bottom表示output data用top表示。每一层定义了三种操作setup（Layer初始化）, forward（正向传导，根据input计算output）,backward（反向传导计算，根据output计算input的梯度）。forward和backward有GPU和CPU两个版本的实现。
Net由一系列的Layer组成(无回路有向图DAG)，Layer之间的连接由一个文本文件描述。模型初始化Net::Init()会产生blob和layer并调用Layer::SetUp。在此过程中Net会报告初始化进程。这里的初始化与设备无关，在初始化之后通过Caffe::set_mode()设置Caffe::mode()来选择运行平台CPU或GPU，结果是相同的。
模型定义在.prototxt文件中，训练好的模型在model目录下.binaryproto格式的文件中。模型的格式由caffe.proto定义。采用Google Protocol Buffer可以节省空间还有它对C++和Pyhton的支持也很好。
