载入模型结构和参数：
net = caffe.Net(prototxtpath,model,caffe.TEST)
print 每层的param（weight和bias）。自定义的层是不能用这个函数的，只有像conv这样的layer才能用。
for layer_name, param in net.params.iteritems():
print layer_name + '\t' + str(param[0].data.shape), str(param[1].data.shape)
另一种写法是：
[(k, v[0].data.shape) for k, v in net.params.items()]
但是自定义的层可以查看计算结果。
net.blobs['fine_scale'].data[...] = fine_img
net.blobs['coarse_scale'].data[...] = coarse_img
net.forward()
contatFea=net.blobs['my_concatenator'].data
print(contatFea)
