caffe流程

首先从solver中读入并生成一个solver，然后根据solver的net路径生成一个net，net调用layer_factory循环生成每个层，最后根据读入module或是filler来初始化参数。

从上面的流程可以知道layer_factory是循环生成每个层，.cpp文件也的确写了#if WITH_PYTHON_LAYER，然后有什么什么操作，比如储存python layer的python_param，并调用setup，这里实际上已经是利用boost进行C++ Python混编了。这些操作的定义就在python_layer.hpp文件中。

layer_factory中python layer的setup相关操作是，先根据param找到module的位置，再加载module，再根据层名加载层，然后前向计算反向计算什么的。

这些就已经算是达到目的了。不过只是知道相对路径，怎么可能加载成功呢？fast rcnn的tools文件夹中有一个_init_paths里有写一些预操作，比如将lib路径写入PYTHONPATH中，当然如果写入的话，这样就可以直接加载了。