Caffe是一個深度學習框架,具有表達力強、速度快和模塊化的思想,由伯克利視覺學習中心(BVLC)和社區(qū)貢獻者開發(fā)。使用Caffe,可以在配置中定義模型和優(yōu)化,不需要硬編碼。通過設置一個GPU機器訓練標記在CPU和GPU之間轉換,接著調配商品化集群系統(tǒng)或移動設備來完成。
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