Caffe依赖包解析
1、ProtoBuffer : 从.prototxt文件读取到内存
【.proto记录了模型训练所需要的超参数（eg：solver.prototxt）】
caffe中把它当做权值和模型的载体（类似于txt、bin、图形化等）；
统一的参数方案都建立在这个参数描述文件.proto中，用.protoc编译即可，便于模块集成；
跨语言（c++、java、python）
安装路径不是系统默认路径，安装到本地便于迁移；
查看build/src/caffe/proto/
caffe.pb.h和caffe.pb.cc是用于解析Caffe参数配置文件，将模型权值序列化和反序列化到磁盘的协议接口。
2、Boost
查看http://www/boost/org/
Caffe主要使用Boost中的智能指针，自带计数功能，避免共享指针造成内存泄漏或多次释放；
pycaffe使用Boost python实现c/c++和python语言的连接，方便Python调用c/c++设计模块；
不再是典型的configure、make、make install上不去，生成的库需要手动复制到安装目录下；
3、GFLAGS ： 命令行参数解析作用
查看：caffe源码tools/caffe.cpp
主要起到命令行参数解析作用，与protobuffer功能类似，只是参数的输入源不同；
4、GLOG ： 记录应用程序日志的库
查看：caffe源码tools/caffe.cpp
主要用于记录应用程序日志的库，可以分日志级别；
便于源码跟踪、定位问题；
5、BLAS（basic linear Algegra subprograms基于线性代数子程序）：数学计算
查看：Makefile.config
主要用于数学计算，比如：矩阵、向量计算等
常用：Intel MKL(mkl)、ATLAS（atlas）、OpenBLAS（open）【主要负责cpu端数值计算】...
cuBLAS ： gpu端计算;
补充函数：查看 ：include/caffe/util/math_functions.hpp
gemm:基本矩阵-矩阵乘积运算；eg：C=alpha*op(A)*op(B)+beta*(C)
gemv : 基本矩阵-向量乘积运算；eg : y = alpha*op(A)*x+beta*y
6、HDF5 : 数据类型
查看源码：hdf5.hpp、hdf5.cpp
高效存储和分发数据类型的新型数据格式，存储不同类型的图像和数码数据的文件，并可以再不同类型机器上传输，有统一处理该文件格式的函数库；
caffe训练模型可以保存为HDF5或者ProtoBuffer；
7、opencv ： 计算机视觉库，包含图像处理函数
查看：io.hpp 、io.cpp
开源计算机视觉库，caffe利用到的opencv模块有限，仅限于图片读取、图片缩放等CPU上的模块。
8、LMDB（最新） & LEVELDB（基本被LMDB取代） ： 数据库管理器，主要提供数据管理，{key：calue}
查看：caffe源码db_lmdb.hpp、db_lmdb.cpp、db_levelmdb.hpp|db_levelmdb.cpp
闪电般的内存映射型数据库管理器，在caffe中主要提供数据管理，将各种原始数据（JPEG图片、二进制数据等）转换为统一的Key-Value存储，便于caffe的DataLayer获取这些数据；
9、snappy：
用来压缩和解压缩的c++库，提供较高的压缩速度和压缩率，比zlib块，比zlib文件大；
