Caffe Blob
Caffe使用Blob结构来存储、交换和处理网络中正向和反向迭代的数据和导数信息。Blob是Caffe的标注数组结构，提供了Caffe的统一内存接口。
Blob是Caffe中处理和传递实际数据的数据封装包，并且在CPU与GPU之间具有同步处理能力。Blob还可以根据CPU主机到GPU设备的同步需要，屏蔽CPU/GPU混合运算在计算上的开销。主机和设备上的内存按需求分配，以提高内存的使用效率。
一般对批量图像数据，Blob的维度为图像数量N×通道数K×图像高度H×图像宽度W。Blob按行为主存储，四维Blob中，坐标为（n, k, h, w）的值的物理位置为((n×K+k)×H+h)×W+w。例如在96个空间的卷积层维度为11×11，输入为3通道的滤波器，则Blob的维度为96×3×11×11。若一个全连接层（内积层）的输入和输出分别是1024维和1000维，则参数Blob的维度等于1000×1024。
虽然Caffe在图像应用中Blob都是四维坐标，对于非图像应用也完全可以正常使用。
Blob的实现细节。由于Blob中最重要的是values和gradients两类数据，所以blobs存储单元对应data和diff两个数据节点，前者是网络中传递的普通数据，后者是通过网络计算得到的梯度。
Blob数据既可以存储在CPU上，也可以存储在GPU上，因此有两种数据访问方法：静态不改变数值方法和动态改变数值方式。
Const Dtype* cpu_data() const;
Dtype* mutable_cpu_data();Blob使用SyncedMem类同步CPU与GPU上的数值，隐藏同步细节。实际上，使用GPU时，Caffe中CPU代码先从磁盘中加载数据到blobs，同时请求分配一个GPU设备核（device kernel）进行GPU计算，再将计算好的blobs数据送入层，这样实现了高校运算，又忽略了底层细节。只要所有layers均有GPU实现，这种情况所有的中间数据和梯度都会保留在GPU上。
如下时Blob复制数据的一个示例：
Const Dtype* foo;
Dtype* bar;
foo = blob.gpu_data(); // 数据从CPU复制到GPU
foo = blob.cpu_data(); //没有数据复制，两者都是最新数据
bar = blob.mutable_gpu_data(); //没有数据复制
// ...其他操作...
bar = blob.mutable_gpu_data(); // 仍在GPU，没有数据复制
foo = blob.cpu_data(); // 由于GPU修改了数值解，数据从GPU复制到CPU
foo = bolb.gpu_data(); // 没有数据复制，两者都有最新的内容
bar = blob.mutable_cpu_data(); // 依旧没有数据复制
bar = blob.mutable_gpu_data(); // 数据从CPU复制到GPU
bar = bolb.mutable_cpu_data(); // 数据从GPU复制到CPU参考：《深度学习——Caffe之经典模型详解与实战》