Caffe 教程：深度学习入门与实践

欢迎来到 ABC Compute Forum 的 Caffe 教程专区！以下内容将帮助您快速上手 Caffe 框架，掌握深度学习模型的构建与训练技巧。

🧠 什么是 Caffe？

Caffe 是一个开源的深度学习框架，以其模块化设计和速度快著称。它广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域，尤其适合科研和实验场景。

🛠 安装与配置

1. 安装依赖

   • Ubuntu 系统：sudo apt-get install libatlas-base-dev
   • macOS 系统：使用 Homebrew 安装 Caffe

2. 编译 Caffe

   make all
   make pycaffe
   

   ⚠ 注意：编译前请确保已安装 CUDA Toolkit 和 cuDNN

📚 实战案例：MNIST 手写数字识别

1. 下载数据集：

   ./data/mnist/getmnist.sh
   

2. 修改 examples/mnist/train_lenet.prototxt 和 examples/mnist/lenet_solver.prototxt
3. 启动训练：

   caffe train --solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt
   

📌 扩展阅读

• Caffe 官方文档
• 深度学习框架对比指南

通过 Caffe，您可以更高效地实现深度学习模型。如需进一步学习，欢迎访问我们的 深度学习教程首页！