Caffe

CAFFE（快速特征嵌入的卷积结构，Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）是一个深度学习框架，最初开发于加利福尼亚大学伯克利分校。Caffe在BSD许可下开源，使用C++编写，带有Python接口^[5][6]。

Caffe

原作者	贾扬清
开发者	伯克利视觉和学习中心（Berkeley Vision and Learning Center）
当前版本	1.0（2017年4月18日；稳定版本）[1][2]
源代码库	github.com/BVLC/caffe
编程语言	C++
操作系统	Linux、macOS、Windows[3]
类型	深度学习框架
许可协议	BSD[4]
网站	caffe.berkeleyvision.org

历史

贾扬清在加州大学伯克利分校攻读博士期间创建了Caffe项目^[7]。项目现在托管于GitHub，拥有众多贡献者^[8]。

特色

Caffe支持多种类型的深度学习架构，面向图像分类和图像分割，还支持CNN、RCNN、LSTM和全连接神经网络设计^[9]。Caffe支持基于GPU和CPU的加速计算内核库，如NVIDIA cuDNN和Intel MKL^[10][11]。

应用

Caffe应用于学术研究项目、初创原型甚至视觉、语音和多媒体领域的大规模工业应用。雅虎将Caffe与Apache Spark集成在一起，创建了一个分布式深度学习框架CaffeOnSpark^[12]。

2017年4月，Facebook发布Caffe2^[13]，加入了循环神经网络等新功能。2018年3月底，Caffe2并入PyTorch^[14]。

参见

• 深度学习软件比较（英语：Comparison of deep learning software）
• 卷积神经网络
• 深度学习
• 机器学习