ai工具导航ai开发框架

caffe

caffe,深度学习流行的框架之一

爱站权重:PC 百度权重移动 百度移动权重

caffe官网,深度学习流行的框架之一

什么是caffe?

caffe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

caffe官网: https://caffe.berkeleyvision.org/

caffe项目地址: https://github.com/BVLC/caffe

caffe

caffe的主要优势

(1)CPU与GPU的无缝切换;

(2)模型与优化都是通过配置文件来设置,无需代码;

Caffe 框架诞生于 2013 年,使用C++语言编写,提供了MATLAB和Python 语言接口,接口清晰 ,是深度学习流行的框架之一。

Caffe 中具有优秀的卷积神经网络模型,可以从数据输入到输出逐层定义整个网络,由标准数组结构Blob、基本单元Layer Layers和连接的集合Net以及求解方法Solver构成,尽管 Caffe 特别适合机器视觉,但在循环神经网络上性能一般。Caffe2增加了对自然语言处理、时序预测以及对RNN, LSTM的支持。

caffe

Caffe框架的优点有以下几点:

  • 易入门。网络模型、参数和优化方法以文本形式存储,只需改写网络配置文件即可得到新模型。
  • 图像处理速度快 Caffe 不仅适合处理海量图像数据,而且速度非常快。
  • 高度模块。可以根据规则定义新网络模型井扩展到其他模型或任
  • 免费开源促使 Caffe 性能不断提升。

Caffe中的数据结构如下:

掌握Caff中的数据结构是应用Caffe的基础条件,其数据结构blob中对图像数据、卷积神经网络的卷积权值、偏置的格式规定如下∶

(1)图像数据∶数量×通道数×高×宽。

(2)卷积神经网络的权重∶卷积核数量×卷积核通道数×卷积核高×卷积核宽。

(3)卷积神经网络的偏置∶偏置数目×1×1×1。

2019年后,caffe 1,2 被pytorch超越,pytorch成为最受欢迎的深度学习框架,tensorflow紧随其后。事实上形成了pytorch+tensorflow的双雄局面。

按理说caffe 2 在inference deployment上的runtime(运行时)还是有速度优势的(虽然写代码的速度慢1个数量级,因为太难用)。但是caffe作者yangqing jia于2019年离开fb,加入alibaba主导阿里巴巴的开源宣传工作,意味着他也离开了caffe的开发一线。原来facebook内的caffe开发团队也把工作也逐渐迁移到pytorch上,caffe 3 遥遥无期。

免责声明+浏览说明

关于caffe特别声明

本站别摸鱼导航提供的caffe都来源于网络,不保证外部链接的准确性和完整性,同时,对于该外部链接的指向,不由别摸鱼导航实际控制,在2023年6月8日 下午10:49收录时,该网页上的内容,都属于合规合法,后期网页的内容如出现违规,可以直接联系网站管理员进行删除,别摸鱼导航不承担任何责任。请在浏览网页时,注意个人账号和财产安全!切勿轻信网上广告!

相关导航

暂无评论

暂无评论...