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Caffe,全称Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding,是一个兼具表达性、速度和思维模块化的深度学习框架。由伯克利人工智能研究小组和伯克利视觉和学习中心开发。虽然其内核是用C++编写的,但Caffe有Python和Matlab 相关接口。Caffe支持多种类型的深度学习架构,面向图像分类和图像分割,还支持CNN、RCNN、LSTM和全连接神经网络设计。Caffe支持基于GPU和CPU的加速计算内核库,如NVIDIA cuDNN和Intel MKL。 展开全文
Caffe,全称Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding,是一个兼具表达性、速度和思维模块化的深度学习框架。由伯克利人工智能研究小组和伯克利视觉和学习中心开发。虽然其内核是用C++编写的,但Caffe有Python和Matlab 相关接口。Caffe支持多种类型的深度学习架构,面向图像分类和图像分割,还支持CNN、RCNN、LSTM和全连接神经网络设计。Caffe支持基于GPU和CPU的加速计算内核库,如NVIDIA cuDNN和Intel MKL。
信息
外文名
Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding
领    域
人工智能
特    点
清晰,可读性高,学习快速
简    称
Caffe
中文名
快速特征嵌入的卷积结构
接    口
Python和Matlab 相关接口
实    质
一种深度学习框架
Caffe简介
Caffe是一个深度学习框架,最初开发于加利福尼亚大学伯克利分校。Caffe在BSD许可下开源,使用C++编写,带有Python接口。是贾扬清在加州大学伯克利分校攻读博士期间创建了Caffe项目。项目托管于GitHub,拥有众多贡献者。Caffe应用于学术研究项目、初创原型甚至视觉、语音和多媒体领域的大规模工业应用。雅虎还将Caffe与Apache Spark集成在一起,创建了一个分布式深度学习框架CaffeOnSpark。2017年4月,Facebook发布Caffe2,加入了递归神经网络等新功能。2018年3月底,Caffe2并入PyTorch。
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