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]。
原作者 | 賈揚清 |
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開發者 | 柏克萊視覺和學習中心(Berkeley Vision and Learning Center) |
目前版本 |
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原始碼庫 | |
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 |
歷史
編輯特色
編輯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
編輯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
編輯參考資料
編輯- ^ Release 1.0. 2017年4月18日 [2018年4月23日].
- ^ 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).