Caffe是一个深度学习框架，该框架主要包括五大组件：blobs/layers/nets、solver/proto。
blobs/layers/nets与solver/proto的区别与联系可以总结为：caffe通过layers的方式定义nets，而贯穿所有nets的结构就是caffe框架或者模型，对于layers而言，输入的就是blobs这种数据封装包格式的实际数据，当采用该框架进行训练时，也就是solver调优模型，则需要proto这种用于网络模型的结构定义、存储和读取，换句话说，模型格式用protobuf语言定义在caffe.proto文件中。
看了一些caffe的相关内容，虽然自己还没看过深度学习的内容，但是觉得先把caffe学一下吧。