在Caffe中，可以通过修改solver.prototxt文件来设置学习率策略。具体步骤如下：
打开solver.prototxt文件，可以使用文本编辑器打开。
在文件中找到base_lr参数，这是初始学习率的值，可以根据需要进行调整。
在文件中添加学习率策略，可以使用以下几种常见的学习率策略：
stepsize策略：在solver.prototxt文件中添加stepsize参数和gamma参数，stepsize表示多少次迭代后进行学习率衰减，gamma表示衰减率。例如：stepsize: 100000
gamma: 0.1
表示在每100000次迭代后学习率衰减为原来的0.1倍。
multistep策略：在solver.prototxt文件中添加stepvalue参数和gamma参数，stepvalue表示一个迭代次数列表，每到列表中的迭代次数就进行一次学习率衰减，gamma表示衰减率。例如：stepvalue: 100000, 200000, 300000
gamma: 0.1
表示在每100000、200000、300000次迭代后学习率衰减为原来的0.1倍。
inv策略：在solver.prototxt文件中添加gamma参数和power参数，gamma表示初始学习率衰减率，power表示学习率调整的幂次。例如：gamma: 0.0001
power: 0.75
表示学习率每次衰减为原来的0.0001次方。
保存文件，然后重新开始训练模型，学习率策略就会按照设置的规则进行调整。
通过以上步骤，就可以在Caffe中设置不同的学习率策略来优化模型的训练效果。
