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

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Caffe 模型架构