Caffe框架主要用来做什么？
【摘要】Caffe框架，是一个兼具表达性、速度和思维模块化的深度学习框架，用于特征抽取的卷积框架。同时，它一个清晰、可读性高、快速的深度学习框
Caffe框架，是一个兼具表达性、速度和思维模块化的深度学习框架，用于特征抽取的卷积框架。同时，它一个清晰、可读性高、快速的深度学习框架。
Caffe英文全称为Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，前身是由伯克利人工智能研究小组和伯克利视觉和学习中心开发的一个用于深度卷积网络的Python框架（无GPU）模式，之后被伯克利大学实验室团队丰富成caffe。
Cafee框架拥有完全开源的特性，其通过文本来构建模型和优化策略，而不是代码。
Caffe的速度是现有的CNN模型中最快的，其高速运算是通过GPU来实现的，在K40或者Titan GPU上每天可处理4千万张图片，相当于1张图片仅用2.5ms，速度非常快。
不仅如此，Caffe还提供了Python和MATLAB接口，易扩展。
纯C++/CUDA构建的框架，实现了与CPU和GPU的无缝融合。
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