Caffe——清晰高效的深度学习（Deep Learning）框架

Caffe（http://caffe.berkeleyvision.org/）是一个清晰而高效的深度学习框架，其作者是博士毕业于UC Berkeley的贾扬清（http://daggerfs.com/），他目前在Google工作。

 Caffe是纯粹的C++/CUDA架构，支持命令行、Python和MATLAB接口；可以在CPU和GPU直接无缝切换：

Caffe::set_mode(Caffe::GPU);

Caffe的优势

1.     上手快：模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出。

Caffe给出了模型的定义、最优化设置以及预训练的权重，方便立即上手。

2.     速度快：能够运行最棒的模型与海量的数据。

Caffe与cuDNN结合使用，测试AlexNet模型，在K40上处理每张图片只需要1.17ms.

3.     模块化：方便扩展到新的任务和设置上。

可以使用Caffe提供的各层类型来定义自己的模型。

4.     开放性：公开的代码和参考模型用于再现。