1）呼叫solver.prototxt生成.caffemodel和.solverstate
caffe中的bin資料夾裡有caffe.exe，在上級目錄中建立.bat檔案，新增內容並儲存執行：
./bin/caffe.exe train --solver=examples/cifar10/cifar10_quick_solver.prototxtpause
然後就會在examples/cifar10/資料夾中，訓練出.caffemodel和.solverstate檔案，其中.caffemodel用於測試，.solverstate用於恢復訓練（像斷點續 傳）
2）當所有資料都訓練好之後，接下來就是如何將模型應用到實際資料了：
./build/tools/caffe.bin test -model=examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -weights=examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel -gpu=0
如果沒有gpu則使用
./build/tools/caffe.bin test -model=examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -weights=examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel
test：表示對訓練好的模型進行testing，而不是training。其他引數包括train, time, device_query。
-model=***：指定模型prototxt檔案，這是乙個文字檔案，詳細描述了網路結構和資料集資訊
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