Caffe 手册

简介

本文档主要讲解caffe，以实战为主要目的，使入门的同学能够快速体验caffe的乐趣。引入原理篇，使大家能对caffe的基本架构和工作流程有初步的了解。

简述 Caffe是一个基于表达式、速度和模块化的深度学习框架。它是由伯克利人工智能研究(BAIR)和社区贡献者开发的。贾扬青博士在加州大学伯克利分校攻读博士学位期间创建了这个项目。Caffe是在BSD 2条款许可证下发布的。
caffe 特点

表达性架构鼓励应用和创新。模型和优化由配置定义，无需硬编码。在CPU和GPU之间切换，通过设置单个标志在GPU机器上进行培训，然后部署到商品集群或移动设备。

可扩展代码促进主动开发。在Caffe的第一年，就有超过1000名开发人员对它进行了划分，并对许多重要的更改作出了贡献。由于有了这些贡献者，框架可以跟踪代码和模型的最先进水平。

速度使Caffe非常适合于研究实验和行业部署。Caffe每天可以通过一个NVIDIA K40 GPU*处理超过60M的图像。这是1毫秒/映像用于推理，4毫秒/映像用于学习，而最近的库版本和硬件更快。我们相信Caffe是目前最快的convnet实现之一。

社区:Caffe已经为学术研究项目、启动原型以及在视觉、语音和多媒体领域的大规模工业应用程序提供了支持。