本文深入探讨了Caffe深度学习框架的优势，包括上手快、速度快、模块化和开放性等特性。文章还提供了详细的安装步骤与配置指南，并通过AlexNet模型与CIFAR-10数据集的应用实例，展示了如何在Caffe上进行图像分类任务。
Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架，本文详细介绍了caffe的优势、架构，网络定义、各层定义，Caffe的安装与配置，解读了Caffe实现的图像分类模型AlexNet，并演示了CIFAR-10在caffe上进行训练与学习。
1. caff 原作者：
Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架，其作者是博士毕业于UC Berkeley的 贾扬清，目前在Google工作。
Caffe是纯粹的C++/CUDA架构，支持命令行、Python和MATLAB接口；可以在CPU和GPU直接无缝切换：
Caffe的优势
- 上手快：模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出。
Caffe给出了模型的定义、最优化设置以及预训练的权重，方便立即上手。 - 速度快：能够运行最棒的模型与海量的数据。
Caffe与cuDNN结合使用，测试AlexNet模型，在K40上处理每张图片只需要1.17ms. - 模块化：方便扩展到新的任务和设置上。
可以使用Caffe提供的各层类型来定义自己的模型。 - 开放性：公开的代码和参考模型用于再现。
- 社区好：可以通过BSD-2参与开发与讨论。
4.
caffe c++ 抽取图片特征
http://blog.csdn.net/guoyilin/article/category/2931141
5.Caffe 深度学习框架上手教程
6.
Caffe For Windows完整版，已带完整的第三方库，可直接跑Demo
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