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
#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")
具体的每种方法的介绍，请看本系列的下一篇文章，本文着重介绍solver配置文件的编写。
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迭代的进行优化来更新参数。
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solver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，我们先来看一下实例：
1 net: "examples/mnist/lenet_train_test.prototxt" 2 test_iter: 100 3 test_interval: 500 4 base_lr: 0.01 5 momentum: 0.9 6 type: SGD 7 weight_decay: 0.0005 8 lr_policy: "inv" 9 gamma: 0.0001 10 power: 0.75 11 display: 100 12 max_iter: 20000 13 snapshot: 5000 14 snapshot_prefix: "examples/mnist/lenet" 15 solver_mode: CPU
接下来，我们对每一行进行详细解释：
1 net: "examples/mnist/lenet_train_test.prototxt"
设置深度网络模型。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。每一个layer的具体配置方式可参考前面的博客。
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。
也可用train_net和test_net来对训练模型和测试模型分别设定。例如：
1 train_net: "examples/hdf5_classification/logreg_auto_train.prototxt" 2 test_net: "examples/hdf5_classification/logreg_auto_test.prototxt"
接下来第二行：
1 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1000，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。执行完一次数据，称之为一个epoch
1 test_interval: 500
测试间隔。也就是每训练500次，才进行一次测试。
1 base_lr: 0.01 2 lr_policy: "inv" 3 gamma: 0.0001 4 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：
1 base_lr: 0.01 2 momentum: 0.9 3 weight_decay: 0.0005 4 # The learning rate policy 5 lr_policy: "multistep" 6 gamma: 0.9 7 stepvalue: 5000 8 stepvalue: 7000 9 stepvalue: 8000 10 stepvalue: 9000 11 stepvalue: 9500
接下来的参数：
1 momentum ：0.9
上一次梯度更新的权重，具体可参看下一篇博客。
1 type: SGD
优化算法选择。这一行可以省略，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。
1 weight_decay: 0.0005
权重衰减项，防止过拟合的一个参数。
1 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。
1 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。
1 snapshot: 5000 2 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。
1 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，在此就不一一列举。