咖啡
Caffe 是一个深度学习框架，在构建时考虑到了表达、速度和模块化。它由 Berkeley AI Research ( BAIR ) 和社区贡献者 开发。Yangqing Jia在加州大学伯克利分校攻读博士学位期间创建了该项目。Caffe 在BSD 2-Clause 许可证下发布。
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为什么选择咖啡？
富有表现力的架构鼓励应用和创新。模型和优化由配置定义，无需硬编码。通过设置单个标志在 GPU 机器上训练然后部署到商品集群或移动设备，在 CPU 和 GPU 之间切换。
可扩展代码促进积极发展。在 Caffe 的第一年，它已经被 1,000 多名开发人员分叉，并且有许多重要的变化回馈。多亏了这些贡献者，该框架在代码和模型方面都跟踪了最先进的技术。
速度使 Caffe 成为研究实验和行业部署的完美选择。Caffe每天可以使用单个 NVIDIA K40 GPU* 处理超过 6000 万张图像。这是 1 ms/image 的推理和 4 ms/image 的学习，更新的库版本和硬件更快。我们相信 Caffe 是可用的最快的 convnet 实现之一。
社区：Caffe 已经为学术研究项目、创业原型，甚至是视觉、语音和多媒体领域的大规模工业应用提供支持。在caffe-users 组和Github上加入我们的酿酒师社区。
* 使用 ILSVRC2012 获奖的SuperVision模型和预取 IO。
