Caffe2
Caffe2 是一个轻量级、模块化和可扩展的深度学习框架。 Caffe2 以原始 Caffe 为基础，在设计时充分考虑了表达、速度和模块性。
Caffe2 是什么？
Caffe2 是一个深度学习框架，它为您提供了一个简单而直接的方法来进行深度学习实验，并利用社区对新模型和算法的贡献。您可以使用云计算中 GPU 的强大功能，或者使用 Caffe2 的跨平台库，在移动设备上实现大规模扩展。
关于 Caffe2 的一些最常见问题是：
Caffe2 做得怎么样？ 它与 Caffe 或其他深度学习框架有何不同？
模块化和专为规模和移动部署而设计是第一个问题的高级答案。 在许多方面，Caffe2 是一个非框架，因为它非常灵活和模块化。
Caffe2 与 PyTorch 有何不同？
Caffe2 专为移动和大规模部署而设计。 虽然 Caffe2 中支持多 GPU 的新功能，但是将 Torch 和 Caffe2 与同等级别的 GPU 支持结合在一起，Caffe2 可以在单个主机和多个 GPU 主机上同时使用多个 GPU。 PyTorch 非常适合研究、实验和尝试异域神经网络，而 Caffe2 则致力于支持更多专注于移动设备的工业级应用。 这并不是说 PyTorch 不做移动或不扩展，或者你不能将 Caffe2 用于一些很棒的新神经网络范例，我们只是强调这两个项目的一些当前特征和方向。 我们计划拥有充足的互操作性和来回转换方法，以便您可以体验两全其美。
在 caffe2.ai 网站 上了解有关 Caffe2 的更多信息。
（First edition: vz edited at 2019.08.22）