Caffe是深度學習框架中經常遇到的，那么到底Caffe是什么?我們又應該怎樣理解呢?下面，小編對于Caffe做了一個簡單的介紹，希望對大家有所幫助。
一、Caffe基本概念
Caffe全稱為：Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，又叫做卷積神經網絡框架。是一個同時具有表達性、速度和思維模塊化的優點的，清晰、效率高的深度學習框架。而且Caffe是開源的，采用的編程語言為C++，支持命令行、Python和Matlab接口，它既支持CPU上運行，也支持在GPU上運行。
二、Caffe架構
數據存儲：Caffe通過”blobs”,也就是通過4維數組的方式來進行存儲和傳遞數據。Blobs為批量圖像(或其它數據)的操作，參數或者是參數更新，提供了一個統一的內存接口。Models是以Google Protocol Buffers的方式磁盤上存儲。而大型數據則在LevelDB數據庫中進行存儲。
層：一個Caffe層(Layer)是一個神經網絡層的本質，采用一個或者多個blobs作為輸入，并且產生一個或多個blobs作為輸出。網絡是一個整體的操作，而層的關鍵職責有兩個：一是前向傳播，需要輸入并產生輸出;二是反向傳播，以梯度為輸出，利用參數和輸入計算梯度。Caffe為此提供了一套完整的層類型。
網絡和運行方式：Caffe保留了所有的，有向無環層圖，這就確保了正確的進行前向傳播和反向傳播。Caffe模型是終端到終端的機器學習系統。一個典型的網絡通常是開始于數據層，而結束于loss層。通過單一的一個開關，使其網絡在CPU或GPU上運行。
訓練一個網絡：Caffe訓練一個模型(Model)依靠的是速度快、而且標準的隨機梯度下降算法。
三、Caffe優勢
學起來容易：Caffe模型與相應優化都是以文本形式給出的，省去了學習相關代碼的麻煩。
Caffe給出了模型的定義、預訓練的權重以及最優化設置，上手速度快。
運行速度快：運行最棒的模型，處理海量的數據。
Caffe通常與cuDNN結合來一起使用，用來測試AlexNet模型，在K40上只需要1.17ms就能處理一張圖片
模塊化：Caffe允許對新數據格式、網絡層和損失函數進行擴展，方便擴展到新的設置和任務上。
開放性：開放的源碼以及參考模型用于再現。
社區好：能夠通過BSD-2參與開發與討論。
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