data_layer稍微有些深， 分别是Layer->BaseDataLayer->BasePrefetchingDataLayer->DataLayer。结构图如下：
InternalThread实际上是封了一层boost的thread，相对理解起来比较简单。
entry函数是一个私有函数，不对外公开。主要是为了配置完线程以后，调用InternalThreadEntry。
InternalThreadEntry，是实际上的线程体，是一个虚成员函数。要是用当前的线程类，只需要继承InternalThread类，并实现InternalThreadEntry就可以了。
StartInternalThread用来创建、启动线程。
StopInternalThread用来销毁线程。调用interrupt，然后join等待线程彻底退出，清理线程资源。
is_started用来判断线程是否已经启动。
must_stop用来判断，当前县城是否被要求停止，并退出。
BaseDataLayer主要是用来配置输入数据。
LayerSetUp主要是配置几个参数，然后调用DataLayerSetUp，用来配置不同类型的输入数据(输入数据类型包含image_data, memory_data, video_data, window_data等，均有各自的类)。
首先设置output_labels_，表示数据层输出是否包含label信息。
然后实例化一个DataTransformer对象，data_transformer_用于预处理输入数据。
最后调用DataLayerSetUp, 用于为特定输入数据，配置。再次是一个虚函数成员，需要由继承自当前数据类的子类具体实现。
也是由各个子类，各自实现。
DataPrefetchingDataLayer有一个Batch类型的数据成员prefetch_。
在LayerSetUp中，会以此获得可读写的缓存指针，用于后续处理。
对从BaseDataLayer继承来的数据预处理类对象data_transformer_又调用了一次InitRand，本质是初始化随机种子等。
最后调用StartInternalThread开启线程，线程任务体定义在InternalThreadEntry中。
主要工作就是从prefetch_free_队列中拿到空的batch（数据容器， Batch
类型指针），将数据存储到batch中，然后将当前batch入队到prefetch_full_队列中。
Forward_cpu就是每次从prefetch_full_中pop出一个batch的数据，然后当道data层的top中。
首先执行top[0]->ReshapeLike(batch->data_)，将top的shape设置成与获取的数据一样的形式。
然后利用caffe_copy将数据复制到top指示的内存中。
output_labels_指示是否有标签需要连同数据一块提供。如果为true，则表示需要读进label数据。和数据同样的操作，先设置shape，再复制数据。
DataLayer类zai data_layer.hpp/cpp中指示数据层的顶级类。
第一个需要注意的点是DataLayer的析构函数，在析构函数中会停止数据的prefetch。
DataLayerSetUp首先获取batch_size信息。
reader_实际上是读入的prototxt配置信息，通过接下来的InferBlobShape获取（推算）数据的shape信息。
然后设置transformed_data_数据的数据。transformed_data_是存储变换后的数据，直接送往网络进行前向计算的数据。
top_shape代表了输出数据的shape，top_shape[0]设置了读入的batch数。
接下来是数据和标签的Reshape操作。
load_batch是用于prefetch的一个函数调用，主要工作是从transformed_data_中将数据转入top中。
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