Caffe

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Caffe 是一個深度學習架構,其考量因素包括表達、速度和模組化。0
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What is Caffe?

Caffe 是一個領先的深度學習架構,專為表達、速度和模組化而設計。Caffe 由柏克萊人工智慧研究中心 (BAIR) 和社群協力廠商共同開發,擁有支援創新的表達式架構,讓模型和最佳化定義無需硬編碼即可透過設定完成。透過無縫的 CPU 到 GPU 切換,Caffe 支援研究實驗和產業部署,每天處理超過 6000 萬張影像,且效率驚人。

主要特點:

  1. ? 表達式架構:鼓勵創新,讓模型和最佳化定義無需硬編碼即可透過設定完成。

  2. ⚙️ 模組化:在 CPU 和 GPU 之間無縫切換以進行訓練和部署,有效利用資源。

  3. ? 可延伸程式碼庫:持續開發並加入來自活躍社群的協力廠商,確保程式碼和模型始終處於領先地位。

  4. ⏩ 速度:是現有最快的 convnet 實作之一,每天處理數百萬張影像,且效率驚人。

使用案例:

  1. 學術研究:利用 Caffe 的表達式架構和高速處理加速深度學習研究專案,實現快速實驗和模型迭代。

  2. 產業應用:使用 Caffe 的強健架構支援大規模視覺、語音和多媒體應用程式,確保在真實環境中快速且有效率地部署。

  3. 新創原型:快速建立原型並針對基於深度學習的新創構想進行迭代,利用 Caffe 的模組化和可延伸程式碼庫以實現快速的開發週期。

結論:

Caffe 具備表達式架構、無縫的模組化和驚人的速度,是研究和產業均適用的多功能工具。加入活躍的開發人員和研究人員社群,運用 Caffe 的強大功能推動創新,並解決深度學習領域中複雜的挑戰。


More information on Caffe

Launched
2013-09
Pricing Model
Free
Starting Price
Global Rank
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Month Visit
5K
Tech used
Fastly,GitHub Pages,Varnish

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Source: Similarweb (Sep 24, 2025)
Caffe was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2023-07-12.
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