这些对象如何相互作用

用户希望使用 caffe 进行 CNN 培训和测试。用户决定 CNN 架构设计（例如 - 层数，滤波器数量及其细节等）。在要进行训练的情况下，用户还决定用于训练和学习参数的优化技术。如果操作是普通的香草测试，则由用户指定预先训练的模型。使用所有这些信息，用户实例化一个 Solver 对象，并为 Solver 对象提供一条指令（它决定了诸如训练和测试之类的操作）。

解算器 ：可以将此对象视为监督 CNN 的训练和测试的实体。实际的承包商在处理器和运行中获得 CNN。它专门用于执行导致 CNN 接受培训的特定优化。

Net ：Net 可以被认为是一个专家对象，代表实际操作的 CNN。Solver 指示 Net 实际为 CNN 分配内存并实例化它。Net 还负责发出实际导致通过 CNN 进行前向或后向传播的指令。

图层 ：它是表示 CNN 的特定图层的对象。因此 CNN 由层组成。就 caffe 而言， Net 对象实例化体系结构定义中指定的每个Layer类型，它还将不同的层连接在一起。特定层执行一组特定的操作（例如 - 最大池，最小池，2D 卷积等）

Blob ：数据在训练和测试期间流经 CNN。除了包含用户数据之外，该数据还包括通过 CNN 执行的若干中间计算。此数据封装在名为 Blob 的对象中。