一、介绍

Caffe，全称Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，是一个计算CNN相关算法的框架，由Yangqing Jia老师编写和维护的，代替了之前的decaf工具。Caffe是用C++和Python实现的，并提供了C++、Python、Matlab的接口，目前有Linux 和Windows版

Caffe 主页：http://caffe.berkeleyvision.org/

Linux版Caffe下载：https://github.com/BVLC/caffe

Windows版Caffe下载：https://github.com/niuzhiheng/caffe

二、优势

Caffe的优势：

1、所要实现的网络结构可以在配置文件中指定，不需要编码。

2、目前在GPU上实现CNN最快，在单个Tesla K20机器上，每天处理20million图片。

3、GPU和CPU之间无缝切换。

Caffe为了加快模型的运算速度，运用了很多高效的数学库

（1）Google Logging library (Glog): 一个C++语言的应用级日志记录框架，提供了C++风格的流操作和各种助手宏

（2）lebeldb(数据存储)：是一个google实现的非常高效的kv数据库，单进程操作。

（3）CBLAS library（CPU版本的矩阵操作）

（4）CUBLAS library (GPU 版本的矩阵操作)

三、系统结构

四、与其他CNN库对比

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https://github.com/BVLC/caffe/issues/512

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