Проблемы при взаимодействии caffe с c ++ или python

Что я прочитал об уроках, так это то, что вы создаете свои данные, затем пишете модель с использованием protobuf, а затем пишете файл решателя. Наконец вы тренируете модель и получаете сгенерированный файл. Все это делается через командную строку. Теперь есть два вопроса

1) Предположим, у меня есть сгенерированная модель, как мне загрузить новое изображение, отсутствующее в тестовой папке, и выполнить прямой проход. Должно ли это быть сделано через командную строку или с какого-то языка (c ++, python)?

2) Наверное, выше был один из способов сделать это. Каков наилучший способ обучения классификатора (поезд командной строки / или хотя бы кодирование) и как использовать сгенерированный файл модели (после обучения) в вашем коде.

Я хочу связать caffe с моим кодом, но я не могу найти краткое руководство, которое шаг за шагом даст мне любую базу данных, скажем, mnist, и модель не должна быть такой сложной, как LeNet, но простой полностью подключенный слой будет тоже делай. Но может кто-нибудь сказать мне, как просто написать простой код с использованием C ++ или python и обучить любой набор данных с нуля.

Также приветствуется пример кода C ++ / python для обучения классификатора и использования его для прогнозирования новых данных с использованием caffe.