2018年5月13日 · Caffe的全称是：Convolutional architecture forfast feature embedding，它是一个清晰、高效的深度学习框架，它是开源的，核心语言是C++，它支持命令行、Python和Matlab接口，它既可以在CPU上运行也可以在GPU上运行。 它的license是BSD 2-Clause。 Deep Learning比较流行的一个原因，主要是因为它能够自主地从数据上学到有用的feature。 特别是对于一些不知道如何设计feature的场合，比如说图像和speech。 （2.1） Caffe是一款知名的深度学习框架， …

Caffe2 is a deep learning framework that provides an easy and straightforward way for you to experiment with deep learning and leverage community contributions of new models and algorithms. You can bring your creations to scale using the power of GPUs in the cloud or to the masses on mobile with Caffe2’s cross-platform libraries.

2018年9月3日 · Caffe2是一个深度学习框架，它为您提供了一种简单而直接的方法，让您可以尝试深度学习，并利用社区对新模型和算法的贡献。 你可以利用云端的gpu或在移动设备上的的跨平台库来实现你的创作。

Caffe2 is a deep learning framework enabling simple and flexible deep learning. Built on the original Caffe, Caffe2 is designed with expression, speed, and modularity in mind, allowing for a more flexible way to organize computation.

2017年4月19日 · 从训练角度，Caffe2 提供最快的性能，而 PyTorch 提供最佳的灵活性。 从发布角度，Caffe2 为产品设计，提供在各种平台包括移动设备的运行时。PyTorch 不为之优化。 同时，FB 的两个团队计划共享后端代码，如使用 Gloo 来做分布式。 2. Caffe 2 跟 Caffe 是什么关系？

A deep learning, cross platform ML framework with the flexibility of Python and the speed of C++. - Caffe2

Caffe2 is a lightweight, modular, and scalable deep learning framework. Building on the original Caffe, Caffe2 is designed with expression, speed, and modularity in mind. Learn more about Caffe2 on the caffe2.ai website

本文档基于官方tutorials (caffe2.ai/docs/tutorial)梳理总结，介绍基础核心的概念和用法，便于读者学习入门，抛砖引玉。 文档内容分为三部分，基础概念、进阶概念和使用示例。 一、基础概念. 1. Blobs和workspace. Caffe2中的数据都以 blobs 的形式组织，一个 blob 指向一块存储数据的内存空间。 简单的理解， blob 可以简单的看成是Caffe2中的数据。 工作空间workspace类似于matlab中的workspace，你可以把它想象成当前的工作目录，代码运行时产生的所有 blob 都会存储 …

Caffe2 - 简介. 最近几年，深度学习已成为机器学习的一大趋势。它已成功应用于解决视觉、语音识别和自然语言处理 (NLP) 中以前无法解决的问题。还有许多其他领域正在应用深度学习并已显示出其实用性。

2024年8月21日 · Caffe2安装与使用指南. caffe2 facebookarchive/caffe2: Caffe2 是一个用于深度学习框架的 Python 库，可以用于构建深度学习模型和神经网络，支持多种深度学习框架，如 TensorFlow，PyTorch，MXNet 等。 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/caffe2