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介面^[4][5]。

Caffe

原作者	賈揚清
開發者	柏克萊視覺和學習中心（Berkeley Vision and Learning Center）
目前版本	1.0（2017年4月18日；穩定版本）[1]
原始碼庫	github.com/BVLC/caffe
程式語言	C++
作業系統	Linux、macOS、Windows[2]
類型	深度學習框架
許可協定	BSD[3]
網站	caffe.berkeleyvision.org

歷史

賈揚清在加州大學柏克萊分校攻讀博士期間建立了Caffe專案^[6]。專案現在代管於GitHub，擁有眾多貢獻者^[7]。

特色

Caffe支援多種類型的深度學習架構，面向圖像分類和圖像分割，還支援CNN、RCNN、LSTM和全連接神經網路設計^[8]。Caffe支援基於GPU和CPU的加速計算核心庫，如NVIDIA cuDNN和Intel MKL^[9][10]。

應用

Caffe應用於學術研究專案、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整合在一起，建立了一個分散式深度學習框架CaffeOnSpark^[11]。

2017年4月，Facebook發布Caffe2^[12]，加入了迴圈神經網路等新功能。2018年3月底，Caffe2併入PyTorch^[13]。

參見

• 深度學習軟體比較（英語：Comparison of deep learning software）
• 卷積神經網路
• 深度學習
• 機器學習

參考資料

1. Release 1.0. 2017年4月18日 [2018年4月23日].
2. Microsoft/caffe. GitHub. [2019-03-19]. （原始內容存檔於2017-04-22）.
3. caffe/LICENSE at master. GitHub. [2019-03-19]. （原始內容存檔於2019-05-20）.
4. BVLC/caffe. GitHub. [2019-03-19]. （原始內容存檔於2019-03-22）.
5. Comparing Frameworks: Deeplearning4j, Torch, Theano, TensorFlow, Caffe, Paddle, MxNet, Keras & CNTK. [2019-03-19]. （原始內容存檔於2017-03-29）.
6. 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）.
7. Caffe: a fast open framework for deep learning.. GitHub. [2019-03-19]. （原始內容存檔於2019-03-22）.
8. Caffe tutorial - vision.princeton.edu (PDF). [2019-03-19]. （原始內容 (PDF)存檔於2017-04-05）.
9. Deep Learning for Computer Vision with Caffe and cuDNN. [2019-03-19]. （原始內容存檔於2017-12-01）.
10. mkl_alternate.hpp. BVLC Caffe. [2018-04-11]. （原始內容存檔於2019-09-24）.
11. Yahoo enters artificial intelligence race with CaffeOnSpark. [2019-03-19]. （原始內容存檔於2017-05-21）.
12. Caffe2 Open Source Brings Cross Platform Machine Learning Tools to Developers. [2019-03-19]. （原始內容存檔於2019-04-28）.
13. Caffe2 Merges With PyTorch. [2019-03-19]. （原始內容存檔於2019-03-30）.

外部連結

• 官方網站