Caffe
| 原作者 | 賈揚清 |
|---|---|
| 開發者 | 伯克利視覺和學習中心（Berkeley Vision and Learning Center） |
| 編程語言 | C++ |
| 操作系統 | Linux、macOS、Windows[1] |
| 類型 | 深度學習框架 |
| 許可協議 | BSD[2] |
| 網站 | caffe |
CAFFE（快速特徵嵌入的卷積結構，Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）是一個深度學習框架，最初開發於加利福尼亞大學柏克萊分校。Caffe在BSD許可下開源，使用C++編寫，帶有Python接口[3][4]。
| 機器學習與資料探勘 |
|---|
| File:Multi-Layer Neural Network-Vector-Blank.svg |
歷史[編輯]
賈揚清在加州大學伯克利分校攻讀博士期間創建了Caffe項目[5]。項目現在託管於GitHub，擁有眾多貢獻者[6]。
特色[編輯]
Caffe支持多種類型的深度學習架構，面向圖像分類和圖像分割，還支持CNN、RCNN、LSTM和全連接神經網絡設計[7]。Caffe支持基於GPU和CPU的加速計算內核庫，如NVIDIA cuDNN和Intel MKL[8][9]。
應用[編輯]
Caffe應用於學術研究項目、初創原型甚至視覺、語音和多媒體領域的大規模工業應用。雅虎將Caffe與Apache Spark集成在一起，創建了一個分布式深度學習框架CaffeOnSpark[10]。
2017年4月，Facebook發布Caffe2[11]，加入了循環神經網絡等新功能。2018年3月底，Caffe2併入PyTorch[12]。
參見[編輯]
參考資料[編輯]
- ↑ Microsoft/caffe. GitHub. [2019-03-19]. （原始內容存檔於2017-04-22）.
- ↑ caffe/LICENSE at master. GitHub. [2019-03-19]. （原始內容存檔於2019-05-20）.
- ↑ BVLC/caffe. GitHub. [2019-03-19]. （原始內容存檔於2019-03-22）.
- ↑ Comparing Frameworks: Deeplearning4j, Torch, Theano, TensorFlow, Caffe, Paddle, MxNet, Keras & CNTK. [2019-03-19]. （原始內容存檔於2017-03-29）.
- ↑ The Caffe Deep Learning Framework: An Interview with the Core Developers. Embedded Vision. [2019-03-19]. （原始內容存檔於2017-09-29）.
- ↑ Caffe: a fast open framework for deep learning.. GitHub. [2019-03-19]. （原始內容存檔於2019-03-22）.
- ↑ Caffe tutorial - vision.princeton.edu (PDF). [2019-03-19]. （原始內容 (PDF)存檔於2017-04-05）.
- ↑ Deep Learning for Computer Vision with Caffe and cuDNN. [2019-03-19]. （原始內容存檔於2017-12-01）.
- ↑ mkl_alternate.hpp. BVLC Caffe. [2018-04-11]. （原始內容存檔於2019-09-24）.
- ↑ Yahoo enters artificial intelligence race with CaffeOnSpark. [2019-03-19]. （原始內容存檔於2017-05-21）.
- ↑ Caffe2 Open Source Brings Cross Platform Machine Learning Tools to Developers. [2019-03-19]. （原始內容存檔於2019-04-28）.
- ↑ Caffe2 Merges With PyTorch. [2019-03-19]. （原始內容存檔於2019-03-30）.