Caffe学习(1)-Caffe简介

1. 简介

Caffe(卷积神经网络框架)是一个清晰而高效的深度学习框架，纯粹的C++/CUDA架构，支持命令行、Python和MATLAB接口，可以在CPU和GPU直接无缝切换。

2. Caffe的主要优势

• CPU与GPU的无缝切换；
• 模型与优化都是通过配置文件来设置，无需代码；

3.Caffe特点

• 上手快：模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出。Caffe给出了模型的定义、最优化设置以及预训练的权重，方便立即上手。
• 能够运行最棒的模型与海量的数据。Caffe与cuDNN结合使用，测试AlexNet模型，在K40上处理每张图片只需要1.17ms.
• 模块化：方便扩展到新的任务和设置上。可以使用Caffe提供的各层类型来定义自己的模型。
• 开放性：公开的代码和参考模型用于再现。
• 社区好：可以通过开源社区和Github参与讨论和开发。

4. Caffe的使用接口

• 命令行
• python
• matlab

5. Caffe官网

Caffe官网：http://caffe.berkeleyvision.org/