Caffe_快速特征嵌入的卷积架构_深度学习框架

Caffe，全称为Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding（快速特征嵌入的卷积架构）。这是一个开源的深度学习框架，最初由加州大学伯克利分校的Yangqing Jia开发。

加州大学伯克利分校开发的深度学习框架Caffe，最初于 2014 年发布。

Caffe 是一个开源框架，在 BSD 许可下发布。它使用 C++ 编写，并具有 Python 接口。

Caffe 的目标是提供一个快速、灵活和易于使用的深度学习框架。它支持各种深度学习模型，包括卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN) 和全连接神经网络。

Caffe 的使用方法如下：

Caffe 是一个非常有用的工具，可以帮助您开发和部署深度学习模型。

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