Caffe 与 Caffe2

最新推荐文章于 2020-09-24 05:30:51 发布

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分类专栏： Caffe2 Caffe Caffe2 Caffe 文章标签： caffe2 caffe

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本文对比了Caffe与Caffe2两个深度学习框架的特点。Caffe适用于大规模产品部署，具备高性能及成熟稳定的C++代码库，但在分布式计算等方面存在局限。Caffe2则在支持大规模分布式训练的同时，还提供了更好的移动部署能力，并且能够适应新硬件需求，展现出对未来计算模式的高度兼容性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Caffe 与 Caffe2

Caffe：
- 适用于large-scale product
- unparalleled performance
- well tested C++ codebase
- 设计基于传统CNN应用
- 对于新的计算模式不太适应，比如分布式计算、移动计算、低精度计算，以及其它非视觉应用场景

Caffe2：
- 支持 large-scale distributed training
- 移动部署
- 新硬件支持，不仅仅是CPU和CUDA
- 未来方向的适用性灵活性高，比如quantized computation
- Facebook系应用的实用测试

Caffe2 - Operators

Operators是Caffe2的基本计算单元，每个Operator包含了给定输入和参数时，计算output所需必要的东西.

Caffe和Caffe2的Operator Functionality对比如下图：
这里写图片描述

以全连接操作子为例，Caffe2需要有 input X, bias b 和权重矩阵 W，输出一个 output.

Caffe2官方提供了 Operators的集合，参考Operators Catalogue.

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