在caffe中，layer數據結構是在caffe根目錄下的src/caffe/proto/caffe.proto文件中描述的，這個文件是對caffe的數據結構進行描述的文件。在文件中，message LayerParameter是對layer進行描述的。在caffe網絡中，包含若干個層，每個層對應一個layer描述結構。下面我們對message LayerParameter中的內容進行解讀。
message LayerParameter {
optional string name = 1;
//layer的名字，比如在手寫字體實例中，用來訓練的網絡，第一層的名字爲mnist，第二層的名字爲conv1，更詳細的內容可以參考手寫體字體的文章《深度學習caffe--手寫字體識別例程（六）》
optional string type = 2;
// layer的類型，比如在手寫字體實例中，用來訓練的網絡，第一層的類型爲Data，第二層的類型爲Convolution。
repeated string bottom = 3;
//輸入Blob的名稱，比如在手寫字體實例中，用來訓練的網絡，第一層沒有輸入Blob，第二層的輸入Blob爲data。
repeated string top = 4;
//輸出Blob的名稱，比如在手寫字體實例中，用來訓練的網絡，第一層輸出Blob爲data和label，第二層的輸出Blob爲conv1。
optional Phase phase = 10;
//當前階段，爲TRAIN或者TEST
repeated float loss_weight = 5;
//每個輸出Blob的損失權重，每個層會有默認值，爲0或者1，表示不參與目標函數計算或參與算是函數計算。
repeated ParamSpec param = 6;
//描述訓練參數（例如相對全局學習常數的縮放因子，以及用於權值共享的名稱或其他設置）
repeated BlobProto blobs = 7;
//該layer包含的所有Blob。
repeated bool propagate_down = 11;
//定義是否對每一個輸入Blob進行反向傳播計算。
repeated NetStateRule include = 8;
repeated NetStateRule exclude = 9;
//控制某個層在某個時刻是否包含在網絡中。基於 NetState，可以爲include或exclude指定非零值。如果不指定，那麼該層一直包含在網絡中。
optional TransformationParameter transform_param = 100;
數據預處理參數
optional LossParameter loss_param = 101;
//所有損失層共享的參數
//下面的參數爲特定類型層的參數，需要注意的是，一些層在實現時可能有多餘一種的計算引擎，這些層包括一個引擎類型和引擎參數來選擇實現。默認引擎是在編譯階段由引擎開關設置的。
optional AccuracyParameter accuracy_param = 102;
optional ArgMaxParameter argmax_param = 103;
optional BatchNormParameter batch_norm_param = 139;
optional BiasParameter bias_param = 141;
optional ClipParameter clip_param = 148;
optional ConcatParameter concat_param = 104;
optional ContrastiveLossParameter contrastive_loss_param = 105;
optional ConvolutionParameter convolution_param = 106;
optional CropParameter crop_param = 144;
optional DataParameter data_param = 107;
optional DropoutParameter dropout_param = 108;
optional DummyDataParameter dummy_data_param = 109;
optional EltwiseParameter eltwise_param = 110;
optional ELUParameter elu_param = 140;
optional EmbedParameter embed_param = 137;
optional ExpParameter exp_param = 111;
optional FlattenParameter flatten_param = 135;
optional HDF5DataParameter hdf5_data_param = 112;
optional HDF5OutputParameter hdf5_output_param = 113;
optional HingeLossParameter hinge_loss_param = 114;
optional ImageDataParameter image_data_param = 115;
optional InfogainLossParameter infogain_loss_param = 116;
optional InnerProductParameter inner_product_param = 117;
optional InputParameter input_param = 143;
optional LogParameter log_param = 134;
optional LRNParameter lrn_param = 118;
optional MemoryDataParameter memory_data_param = 119;
optional MVNParameter mvn_param = 120;
optional ParameterParameter parameter_param = 145;
optional PoolingParameter pooling_param = 121;
optional PowerParameter power_param = 122;
optional PReLUParameter prelu_param = 131;
optional PythonParameter python_param = 130;
optional RecurrentParameter recurrent_param = 146;
optional ReductionParameter reduction_param = 136;
optional ReLUParameter relu_param = 123;
optional ReshapeParameter reshape_param = 133;
optional ScaleParameter scale_param = 142;
optional SigmoidParameter sigmoid_param = 124;
optional SoftmaxParameter softmax_param = 125;
optional SPPParameter spp_param = 132;
optional SliceParameter slice_param = 126;
optional SwishParameter swish_param = 147;
optional TanHParameter tanh_param = 127;
optional ThresholdParameter threshold_param = 128;
optional TileParameter tile_param = 138;
optional WindowDataParameter window_data_param = 129;
}