Caffe 是一个由伯克利视觉和学习中心(BVLC)开发的开源深度学习框架。它支持快速进行深度神经网络(DNN)的实验和部署。Caffe 以其易用性和高性能而闻名。

特点

  • 易于使用:Caffe 提供了一个简单的接口来定义和训练深度学习模型。
  • 跨平台:支持多种操作系统,包括 Linux、Windows 和 macOS。
  • 高效:Caffe 能够在多核 CPU 和 GPU 上高效运行。
  • 可扩展:支持大规模数据集和复杂的网络结构。

示例

以下是一个简单的 Caffe 模型配置示例:

layer {
  name: "data"
  type: "Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include {
    phase: TEST
  }
  transform_param {
    scale: 0.00390625
  }
  mean_file: "mean_image.bin"
  batch_size: 64
}

扩展阅读

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