官网：https://caffe.berkeleyvision.org/

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Caffe 是由加州大学伯克利分校的人工智能研究小组（BAIR）开发的一个深度学习框架。它以表达性、速度和模块化为核心特点。

以下是关于 Caffe 的一些关键信息：

1. 表达性架构：Caffe 的架构鼓励应用和创新。模型和优化是通过配置定义的，无需硬编码。可以通过设置一个标志来在 CPU 和 GPU 之间切换，从而在 GPU 机器上进行训练，然后在普通集群或移动设备上进行部署。

2. 可扩展代码：Caffe 的代码可扩展性强，促进了活跃的开发。在 Caffe 的第一年，就有超过 1000 名开发者对其进行了分支，并且有许多重要的更改贡献回主项目。得益于这些贡献者，框架能够跟踪代码和模型的最新技术。

3. 速度：Caffe 的处理速度非常快，非常适合研究实验和工业部署。Caffe 可以在单个 NVIDIA K40 GPU 上每天处理超过 6000 万张图片。这是在推理时每张图片 1 毫秒，在学习和更近期的库版本和硬件上速度更快。

4. 社区：Caffe 已经支持了学术研究项目、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。可以加入 caffe-users 群组和 GitHub 上的社区，与其他开发者交流。

5. 文档：Caffe 提供了丰富的文档资源，包括教程、安装指南、模型动物园、开发和贡献指南、API 文档和基准测试。

6. 示例：Caffe 提供了笔记本示例和命令行示例，包括使用 Python 接口定义、训练和测试经典的 LeNet，编辑模型参数，以及在 Python 中运行预训练模型作为检测器。

7. 引用：如果您的研究中使用了 Caffe，请在出版物中引用它。

8. 致谢：BAIR Caffe 开发者感谢 NVIDIA 的 GPU 捐赠，A9 和亚马逊网络服务对 Caffe 开发和深度学习可重复研究的支持，以及 BAIR PI Trevor Darrell 的指导。

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