Blob数据结构是caffe中基本的数据存储单元，它主要存储的数据是网络中的中间数据变量，比如各层的输入和输出；代价函数关于网络各层参数的梯度。为什么要专门为数据设计一个存储结构，我的理解是这样保证的网络中的数据存储结构的统一性，由于网络中每个网络的计算过程都是相似的，所以如果能把数据存储也统一起来，使得整个程序也就很有结构。
1，Blob中除了存储重要的数据之外，还有一些标记数据的参数，下面就罗列一下Blob中的数据成员：
protected:
shared_ptr<SyncedMemory> data_;
shared_ptr<SyncedMemory> diff_;
shared_ptr<SyncedMemory> shape_data_;
vector<int> shape_;
int count_;
int capacity_;data_：表示网络各层的输入和输出；
diff_：表示代价函数相对于各层参数的梯度；
shape_：是一个可变数组，shape_中主要存储4个变量：num表示一个batch中的样本数量，从这我们可以看出Blob的存储是以batch为基本单位的；chennels表示对应层的通道，比如卷积层有20个卷积核，channels的值就是20；height和width就表示单个数据的尺寸，可能是一副图像的尺寸，也可能表示卷积核的尺寸，在每一层所代表的含义也不相同。
count_：表示这个Blob里已经存储的元素的个数；
capacity_：表示这个Blob的容量;
网上说可以把Blob看作一个四维的数组，其实是可以从这个角度看，但是本质上Blob还是一维的存储结构，只不过是利用四个参数来进行寻址（shape_里的四个参数）。所以说Blob其实并不是含有什么复杂的结构。
2，Blob中除了数据成员之外，也有很多用于操作数据的函数成员，下面就说几个比较重要的：
void Blob<Dtype>::Reshape()：这个函数是在原来分配的内存不够的情况下重新分配内存。
const Dtype* Blob<Dtype>::cpu_data()：这个是获取Blob结构体中的data_数据的指针，同时限制不能对返回的指针指向的内容进行更改。
const Dtype* Blob<Dtype>::cpu_diff()：这个是获取Blob结构体中的diff_数据的指针，同时限制不能对返回的指针指向的内容进行更改。
Dtype* Blob<Dtype>::mutable_cpu_data()：获取Blob结构体中的data_数据的指针，同时可以对指针指向的内容更改。
Dtype* Blob<Dtype>::mutable_cpu_diff()：获取Blob结构体中的diff_数据的指针，同时可以对指针指向的内容更改。
void Blob<Dtype>::ShareData(const Blob& other)：让其他Blob的data_数据和当前Blob共享。
void Blob<Dtype>::ShareDiff(const Blob& other)：让其他Blob的diff_和当前的Blob共享。
这就是关于Blob的主要内容，关于Blob中的SyncedMemory数据类型，这里不深究，现在只知道data_和diff_都是使用这种数据类型构造数据。