Caffe 是什么？

Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）是一个由伯克利视觉与学习中心（BVLC）开发的深度学习框架。它的创建重点在于表达性、速度和模块化。Caffe 使用 C++ 编写，并提供 Python 接口，以其高性能而闻名，尤其是在计算机视觉任务中。其声明式的模型定义、预训练模型和原始速度使其成为深度学习热潮早期的基础工具。

主要特点

• 富有表现力的架构： 模型和优化在纯文本配置文件中定义，无需硬编码。这使得快速原型设计和修改成为可能。
• 高速： Caffe 是现有的最快的卷积网络实现之一。单个 NVIDIA K40 GPU 每天可以处理超过 6000 万张图像。
• 模块化： 该框架由模块化组件构成，易于扩展到新任务和新架构。
• Python 和 MATLAB 接口： 为脚本编写、可视化以及与其他科学计算库的交互提供了方便的接口。
• 预训练模型： Caffe Model Zoo 提供了一系列针对各种任务的预训练模型，让用户无需从头开始训练即可上手。
• 强大的社区： 尽管现在活跃度有所下降，但它拥有丰富的历史和大量由社区贡献的模型和示例。

应用场景

• 图像分类： Caffe 在训练和部署用于图像识别任务的模型方面表现出色。
• 学术研究： 其清晰的架构和速度使其成为计算机视觉研究的热门选择。
• 原型设计： 基于配置的方法允许对新模型设计进行快速迭代。
• 工业应用： 用于各种商业图像分析应用，从初创公司到大型科技公司。

入门指南

开始使用 Caffe 通常涉及安装框架及其依赖项，然后定义和训练模型。以下是一个概念性示例，展示了像 LeNet 这样的简单网络在 .prototxt 文件中的模型定义。

```protobuf name: “LeNet” layer { name: “mnist” type: “Data” transform_param { scale: 0.00390625 } data_param { source: “mnist_train_lmdb” batch_size: 64 backend: LMDB } top: “data” top: “label” } layer { name: “conv1” type: “Convolution” bottom: “data” top: “conv1” param { lr_mult: 1 } param { lr_mult: 2 } convolution_param { num_output: 20 kernel_size: 5 stride: 1 weight_filler { type: “xavier” } bias_filler { type: “constant” } } } layer { name: “pool1” type: “Pooling” bottom: “conv1” top: “pool1” pooling_param { pool: MAX kernel_size: 2 stride: 2 } }

… 更多层 (conv2, pool2, fc1, relu, fc2, softmax)

要训练此模型，您将使用 caffe 命令行工具，并指向一个求解器配置文件。

定价

Caffe 是完全开源的，可在宽松的 BSD 2-Clause 许可证下免费使用。

遗产与影响

尽管像 TensorFlow 和 PyTorch 这样的框架已变得更具主导地位，但 Caffe 的影响是不可否认的。它开创了用于共享预训练模型的“Model Zoo”概念，并为性能设定了高标准。其许多核心概念影响了后来框架的设计，其后继者 Caffe2 最终被并入 PyTorch。