前幾天剛在vs2015上配置好了caffe的介面，那接下來自然而然就會需要caffe的模型來餵它了。

於是乎我詳細的對比了tensorflow和caffe 的模型，發現在反捲積求和的時候，caffe先把pool層的維度降了下來，而tensorflow卻把反捲積的維度省了上去，於是乎就多了這麼一個多G。

目前想解決這樣幾個問題：

caffe裡面影象的大小為什麼不需要歸一化？

第一層卷積為什麼要padding100？

最後一層softmaxWithLoss中的 ignore_label: 255為什麼不能改，一改就報錯？

loss等於0.693147到底應該怎麼辦？

tensorflow 的fcn模型到底能不能轉為caffemodel?

tensorflow 模型裡面'/Adam_1' 和 '/Adam'是什麼意思？

等有思路了再來更。