补：主要函数运行顺序： main>>GetBrewFunction>>train>>Solve
從main函數說起：
1、gflags庫中爲main函數設置usage信息 是google的一個開源的處理命令行的參數的庫。在使用命令行參數的文件夾文件中（源文件或頭文件），首先使用以下定義語句進行變量的定義。 DEFINE_int32, DEFINE_int64, DEFINE_bool等， 語法爲：DEFINE_int32(name,default_value,"description")。接着你就可以使用FLAGS_name變量了，這些變量的值則是由命令行參數傳遞，無則爲默認值，在其他代碼文件中若想使用該命令參數，可以用DECLARE_int32(name)聲明（name爲int32類型，也可以使用其它支持類型）
2、main函數中，出現了GetBrewFunction函數，在標準指令下，main函數將執行GetBrewFunction函數。
在caffe.cpp中定義了一些BrewFunction類的函數，通过RegisterBrewFunction(function)注册进容器g_brew_map：
int device_query()： 用来查询GPU信息
int train(): 训练神经网络
int time(): 测试model执行时间
GetBrewFunction函数通过caffe命令后第一个参数在g_brew_map容器中查找对应函数指针并返回，简单来说就是决定之后的操作是Train or Test。
3、train函数
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检查 --solver --snapshot --weight 并输出消息 利用glog庫输出
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实例化 SolverParameter 类，该类保存solver参数和相对应的方法 将-solver指定的solver.prototxt文件内容解析到solver_param中，该函数声明在include/caffe/util/upgrade_proto.hpp中，是现在src/caffe/util/upgrade_proto.cpp中
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处理snapshot,stop or none 信号，其声明在include/caffe/util/signal_Handler.h中
GetRequestedAction在caffe.cpp中，将‘stop’,'snapshot','none'转换为标准信号，即解析：
caffe::SignalHandler singal_handler(GetRequestedAction(FLAGS_sigint_effect),GetRequestedAction(FLAGS_sighup_effect));
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从snapshot或caffemodel中恢复train:
solver->Restore
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开始优化
solver->Solve();
优化完成