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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