由于Python的灵活性，我们在caffe中添加自己定义的层时使用python层会更加方便，开发速速也会比C++更快，现在我就在这儿简单说一下如何在caffe中添加自定义的python层（使用的原网络结构时Lenet结构）：
首先在caffe->python文件夹中添加自己定义的层函数.py文件，比如我这里命名为MyPythonLayer.py，该层实现的功能是对输入数据加上一个数字，如下：
然后在/home/zf/caffe/examples/mnist/lenet_train_test.prototxt中添加新的层（添加python层的时候和之前添加C++层有点稍微不同，要注意一下）：
之后用train_lenet.sh进行训练时，可能会出现错误说什么该函数要求protobuf版本为3.3.0,但是你的机子上安装的为2.6.1，所以你可能需要进行升级这个错误，可以参考这个链接进行protobuf3.3.0的安装
（http://blog.csdn.net/codertc/article/details/52022646）
之后用train_lenet.sh进行训练依然是这个错误，我暂时还不道如何解决，但这时候我i们可以写.py文件进行训练，如下：
之后就可以进行训练了
原文：http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/7513892.html