Caffe 是一个深度学习框架，考虑到了表达式、速度和模块化。它是由伯克利人工智能研究（BAIR）、伯克利视觉和学习中心（BVLC）和社区贡献者开发的。
查看项目网站，了解所有详情，例如
和分步示例。
自定义分发
- 英特尔 Caffe（针对 CPU 优化并支持多节点），特别是至强处理器（HSW，BDW，SKX，Xeon Phi）。
- OpenCL Caffe 例如 适用于 AMD 或 Intel 设备。
- Windows Caffe
社区
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酿造快乐吧！
许可和引用
Caffe 是根据 BSD 2-Clause license 许可发行的。 BAIR/BVLC 参考模型已发布，可以不受限制地使用。
如果它有助于您的研究，请在您的出版物中引用 Caffe：
@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}
}
