需要三個文件，以mnist爲例，有這三個 train_lenet.sh，lenet_solver.prototxt，lenet_train_test.prototxt。
總的來說，執行 train_lenet.sh —> lenet_solver.prototxt —> lenet_train_test.prototxt，再開始訓練網絡。
①其中， train_lenet.sh是自己定義的腳本文件，內容如下：
/home/justin/caffe/build/tools/caffe train -solver lenet_solver.prototxt
-sigint_effect snapshot 2>&1 | tee -a ./lenet/solve.log
注意路徑，上面的腳本要和lenet_solver.prototxt放一個目錄下，腳本才能調用lenet_solver.prototxt。
./lenet/solve.log 意思是在當前目錄下的lenet文件夾，保存訓練的log文件。
2>&1的解釋：Linux的輸出中 1 表示標準輸出，2 表示錯誤輸出，2>&1 表示將錯誤的輸入重定向到標準的輸出中去。（這個不是很懂具體的意思）
②其中，lenet_solver.prototxt中注意
net: "lenet_train_test.prototxt"
snapshot_prefix: "lenet/"lenet_solver.prototxt要和lenet_train_test.prototxt在一個目錄下，lenet_solver.prototxt才能調用lenet_train_test.prototxt。
snapshot_prefix在train_lenet.sh和lenet_solver.prototxt中都要定義，不然會報錯。
③其中，lenet_train_test.prototxt定義的是網絡結構，這裏要注意數據的路徑
source: "./mnist_train_lmdb"上面的意思是當前路徑的mnist_train_lmdb存放了訓練數據。
