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接口^[5][6]。

Caffe

原作者	賈揚清
開發者	伯克利視覺和學習中心（Berkeley Vision and Learning Center）
當前版本	1.0（2017年4月18日；穩定版本）[1][2]
源代碼庫	github.com/BVLC/caffe
編程語言	C++
操作系統	Linux、macOS、Windows[3]
類型	深度學習框架
許可協議	BSD[4]
網站	caffe.berkeleyvision.org

歷史

賈揚清在加州大學伯克利分校攻讀博士期間創建了Caffe項目^[7]。項目現在託管於GitHub，擁有眾多貢獻者^[8]。

特色

Caffe支持多種類型的深度學習架構，面向圖像分類和圖像分割，還支持CNN、RCNN、LSTM和全連接神經網絡設計^[9]。Caffe支持基於GPU和CPU的加速計算內核庫，如NVIDIA cuDNN和Intel MKL^[10][11]。

應用

Caffe應用於學術研究項目、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集成在一起，創建了一個分布式深度學習框架CaffeOnSpark^[12]。

2017年4月，Facebook發布Caffe2^[13]，加入了循環神經網絡等新功能。2018年3月底，Caffe2併入PyTorch^[14]。

參見

• 深度學習軟件比較（英語：Comparison of deep learning software）
• 卷積神經網絡
• 深度學習
• 機器學習