在Caffe中加载预训练的模型有两种常用的方法：
./build/tools/caffe train -solver=path/to/solver.prototxt -weights=path/to/pretrained_model.caffemodel
其中，path/to/solver.prototxt是你定义的solver配置文件的路径，path/to/pretrained_model.caffemodel是预训练模型的路径。
import caffe
# 设置Caffe的配置文件和预训练模型的路径
model_def = 'path/to/deploy.prototxt'
model_weights = 'path/to/pretrained_model.caffemodel'
# 加载预训练模型
net = caffe.Net(model_def, model_weights, caffe.TEST)
其中，path/to/deploy.prototxt是你定义的网络结构文件的路径，path/to/pretrained_model.caffemodel是预训练模型的路径。加载成功后，你可以通过net.params和net.blobs来访问网络参数和中间层数据。
