solver算是caffe的核心的核心，它协调着整个模型的运作。caffe程序运行必带的一个参数就是solver配置文件。运行代码一般为
[plain] view plain copy ./bulid/tools/caffe train -solver *_solver.prototxt在Deep Learning中，往往loss function是非凸的，没有解析解，我们需要通过优化方法来求解。solver的主要作用就是交替调用前向（forward)算法和后向（backward)算法来更新参数，从而最小化loss，实际上就是一种迭代的优化算法。
到目前的版本，caffe提供了六种优化算法来求解最优参数，在solver配置文件中，通过设置type类型来选择。
· Stochastic Gradient Descent (type:"SGD"),
· AdaDelta (type:"AdaDelta"),
· Adaptive Gradient (type:"AdaGrad"),
· Adam (type: "Adam"),
· Nesterov’s Accelerated Gradient (type: "Nesterov") and
· RMSprop (type:"RMSProp")
Solver的流程：
1. 设计好需要优化的对象，以及用于学习的训练网络和用于评估的测试网络。（通过调用另外一个配置文件prototxt来进行）
2. 通过forward和backward迭代的进行优化来跟新参数。
3. 定期的评价测试网络。 （可设定多少次训练后，进行一次测试）
4. 在优化过程中显示模型和solver的状态
在每一次的迭代过程中，solver做了这几步工作：
1、调用forward算法来计算最终的输出值，以及对应的loss
2、调用backward算法来计算每层的梯度
3、根据选用的slover方法，利用梯度进行参数更新
4、记录并保存每次迭代的学习率、快照，以及对应的状态。
接下来，我们先来看一个实例：
[plain] view plain copy net: "examples/mnist/lenet_train_test.prototxt" test_iter: 100 test_interval: 500 base_lr: 0.01 momentum: 0.9 type: SGD weight_decay: 0.0005 lr_policy: "inv" gamma: 0.0001 power: 0.75 display: 100 max_iter: 20000 snapshot: 5000 snapshot_prefix: "examples/mnist/lenet" solver_mode: CPU接下来，我们对每一行进行详细解译：
[plain] view plain copy net: "examples/mnist/lenet_train_test.prototxt"设置网络模型。每一个模型就是一个net，需要在一个专门的配置文件中对net进行配置，每个net由许多的layer所组成。注意的是：文件的路径要从caffe的根目录开始，其它的所有配置都是这样。
接下来第二行：
test_iter: 100
这个要与test layer中的batch_size结合起来理解。mnist数据中测试样本总数为10000，一次性执行全部数据效率很低，因此我们将测试数据分成几个批次来执行，每个批次的数量就是batch_size。假设我们设置batch_size为100，则需要迭代100次才能将10000个数据全部执行完。因此test_iter设置为100。执行完一次全部数据，称之为一个epoch。
[plain] view plain copy test_interval: 500 测试间隔。也就是每训练500次，才进行一次测试。
[plain] view plain copy base_lr: 0.01 lr_policy: "inv" gamma: 0.0001 power: 0.75
这四行可以放在一起理解，用于学习率的设置。只要是梯度下降法来求解优化，都会有一个学习率，也叫步长。base_lr用于设置基础学习率，在迭代的过程中，可以对基础学习率进行调整。怎么样进行调整，就是调整的策略，由lr_policy来设置。
lr_policy可以设置为下面这些值，相应的学习率的计算为：
- fixed: 保持base_lr不变. - step: 如果设置为step,则还需要设置一个stepsize, 返回 base_lr * gamma ^ (floor(iter / stepsize)),其中iter表示当前的迭代次数 - exp: 返回base_lr * gamma ^ iter， iter为当前迭代次数 - inv: 如果设置为inv,还需要设置一个power, 返回base_lr * (1 + gamma * iter) ^ (- power) - multistep: 如果设置为multistep,则还需要设置一个stepvalue。这个参数和step很相似，step是均匀等间隔变化，而multistep则是根据 stepvalue值变化 - poly: 学习率进行多项式误差, 返回 base_lr (1 - iter/max_iter) ^ (power) - sigmoid: 学习率进行sigmod衰减，返回 base_lr ( 1/(1 + exp(-gamma * (iter - stepsize)))) multistep示例：
[plain] view plain copy base_lr: 0.01 momentum: 0.9 weight_decay: 0.0005 # The learning rate policy lr_policy: "multistep" gamma: 0.9 stepvalue: 5000 stepvalue: 7000 stepvalue: 8000 stepvalue: 9000 stepvalue: 9500 接下来的参数： [plain] view plain copy momentum ：0.9 上一次梯度更新的权重
[plain] view plain copy type: SGD 优化算法选择。这一行可以省掉，因为默认值就是SGD。总共有六种方法可选择，在本文的开头已介绍。
[plain] view plain copy weight_decay: 0.0005 权重衰减项，防止过拟合的一个参数。
[plain] view plain copy display: 100 每训练100次，在屏幕上显示一次。如果设置为0，则不显示。 [plain] view plain copy max_iter: 20000 最大迭代次数。这个数设置太小，会导致没有收敛，精确度很低。设置太大，会导致震荡，浪费时间。
[plain] view plain copy snapshot: 5000 snapshot_prefix: "examples/mnist/lenet"
快照。将训练出来的model和solver状态进行保存，snapshot用于设置训练多少次后进行保存，默认为0，不保存。snapshot_prefix设置保存路径。
还可以设置snapshot_diff，是否保存梯度值，默认为false,不保存。
也可以设置snapshot_format，保存的类型。有两种选择：HDF5 和BINARYPROTO ，默认为BINARYPROTO
[plain] view plain copy solver_mode: CPU
设置运行模式。默认为GPU,如果你没有GPU,则需要改成CPU,否则会出错。
注意：以上的所有参数都是可选参数，都有默认值。根据solver方法（type)的不同，还有一些其它的参数，在此不一一列举。
prototxt文件加参数实现：solver.prototxt加参和train_test.prototxt加参。
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solver.prototxt加参：
在solver.prototxt文件中添加变量：resultforsnap = 0.64
如图：
在src/caffe/proto/caffe.proto 文件中，message SolverParameter {}中添加：optional float resultforsnap = 40 [default = 1e-8];
在include/caffe/solver.hpp文件中添加变量：float maxresult；
如图：
如何使用：在solver.cpp中调用？
示例为：我在初始化的函数中调用参数 maxresult = param_.resultforsnap();
如图：
加完之后，先make clean一下，然后在make -j8，没错误标记调用成功。
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lb_train.prototxt加参：
在prototxt文件中，添加： softmaxloss_param{ temp： 0.5 } 如图：
在src/caffe/proto/caffe.proto 文件中，
添加（如果已经有，就不用了）： optional SoftmaxLossParameter softmaxloss_param =41; 同时添加： message SoftmaxLossParameter { optional float temp= 1 [default =0.5]; } 如图： 在include/caffe/vision_layers.hpp文件中添加变量：float softmax_temp; 如图：如何使用？
请在SoftmaxWithLossLayer中,插入
softmax_temp=this->layer_param_.softmaxloss_param().temp();
如图：
然后make clean，最后make -j8，OK了！
