Caffe 是一个深度学习的框架,由伯克利视觉和学习中心(BVLC)开发。它以速度快、模块化强而著称,是深度学习研究和开发的热门选择。
特点
- 速度快:Caffe 提供了快速的 CPU 和 GPU 训练速度。
- 模块化:Caffe 允许用户轻松地添加、删除或修改网络层。
- 灵活性:Caffe 支持多种网络架构和优化算法。
安装
要安装 Caffe,请访问官方安装指南。
使用示例
以下是一个简单的卷积神经网络(CNN)示例:
layer {
name: "conv1"
type: "Convolution"
bottom: "data"
top: "conv1"
blobs_lr: 1
weight_filler {
type: "gaussian"
std: 0.005
}
bias_filler {
type: "constant"
value: 0
}
param {
lr_mult: 1
}
param {
lr_mult: 2
}
}
资源
相关内容
Caffe 模型架构