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Caffe框架主要用來做什么？
2020-05-21
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Caffe框架，是一個兼具表達性、速度和思維模塊化的深度學習框架，用于特征抽取的卷積框架。同時，它一個清晰、可讀性高、快速的深度學習框架。


Caffe英文全稱為Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，前身是由伯克利人工智能研究小組和伯克利視覺和學習中心開發的一個用于深度卷積網絡的Python框架（無GPU）模式，之后被伯克利大學實驗室團隊豐富成caffe。

Cafee框架擁有完全開源的特性，其通過文本來構建模型和優化策略，而不是代碼。


Caffe的速度是現有的CNN模型中最快的，其高速運算是通過GPU來實現的，在K40或者Titan GPU上每天可處理4千萬張圖片，相當于1張圖片僅用2.5ms，速度非?？?。


不僅如此，Caffe還提供了Python和MATLAB接口，易擴展。


純C++/CUDA構建的框架，實現了與CPU和GPU的無縫融合。


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