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：
- 安装 Caffe。
- 下载一个数据集。
- 训练一个模型。
- 使用模型进行推理。
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。
官方网址：caffe.berkeleyvision.org/
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