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Caffe

Caffe 是一个由 Berkeley AI Research (BAIR) 与社区贡献者共同开发的深度学习框架，以表达力、速度和模块化为设计目标。

深度学习框架研究

Overview

产品概述

Caffe 由 Yangqing Jia 在 UC Berkeley 攻读博士期间创建，由 BAIR 及社区贡献者维护。项目以 BSD 2-Clause 许可证开源；模型和优化通过配置化方式定义，只需设置单一标志即可在 CPU 和 GPU 之间切换。官方宣称其速度使其非常适合研究实验和工业部署。

Capabilities

模型和优化由明文配置定义，无需硬编码，鼓励应用与创新。

通过设置单个标志即可在 CPU 和 GPU 之间切换，方便从训练环境部署到商品集群或移动设备。

单块 NVIDIA K40 GPU 每天可处理超过 6000 万张图像；推理约 1 毫秒/张，学习约 4 毫秒/张。

可扩展的代码促进活跃开发，社区贡献使框架持续跟踪最新模型。

Use Cases