caffe

カフェ

Caffeは、表現、速度、モジュール性を念頭に置いて作成された深い学習フレームワークです。 Berkeley AI Research（Bair）/The Berkeley Vision and Learning Center（BVLC）およびコミュニティ貢献者によって開発されました。

のようなすべての詳細については、プロジェクトサイトをチェックしてください

• カフェとのビジョンのためのDIYディープラーニング
• チュートリアルドキュメント
• ベアリファレンスモデルとコミュニティモデル動物園
• インストール手順

段階的な例。

カスタムディストリビューション

• Intel Caffe（CPU用に最適化され、マルチノードのサポート）、特にIntel®Xeonプロセッサ。
• AMDまたはIntelデバイスの場合は、opencl caffe。
• WindowsCaffe

コミュニティ

Caffe-Users GroupまたはGitterチャットに参加して、質問をしたり、方法とモデルについて話してください。フレームワーク開発ディスカッションと徹底的なバグレポートは、問題について収集されます。

ハッピーブリューイング！

ライセンスと引用

CaffeはBSD 2-Clauseライセンスの下でリリースされます。 Bair/BVLCリファレンスモデルは、無制限の使用のためにリリースされます。

出版物があなたの研究に役立つなら、あなたの出版物でCaffeを引用してください：

 @article{jia2014caffe,
  Author = {Jia, Yangqing and Shelhamer, Evan and Donahue, Jeff and Karayev, Sergey and Long, Jonathan and Girshick, Ross and Guadarrama, Sergio and Darrell, Trevor},
  Journal = {arXiv preprint arXiv:1408.5093},
  Title = {Caffe: Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding},
  Year = {2014}
}