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原文地址 我们首先要说，我们非常感谢您对Caffe2感兴趣，并希望将来您在您的机器学习产品上使用该框架。 Caffe2旨在模块化，促进在深入学习上的想法和实验原型的快速实现。 考虑到这种模块化，请注意，一旦定义了一个模型，并且您有兴趣获得更多的性能和可扩展性，您就可以使用纯C ++部署这些模型，而无需在最终产品中使用Python。 此外，随着社区开发增强的和高性能模块，您可以轻松地将这些模块交换到

这篇教程介绍caffe2的基本组成部分： Workspaces Operators Nets 开始之前，回顾一下以前的教程。浏览教程在本教程中，我们将介绍一系列的Caffe2基础知识：基本概念，包括操作符和网络的编写方式。首先，导入caffe2.core和workspace，这两个通常是我们最需要的。如果你想要操作由caffe2生成的protocol buffers ，你需要从caffe2.prot

OperatorsCaffe2中的运算符类似函数。 从C ++方面，它们都是从公共接口派生的，并且按类型进行注册，这样我们可以在运行时调用不同的运算符。 运算符的接口在caffe2 / proto / caffe2.proto中定义。 基本上，它需要一堆输入，并产生一堆输出。记住，当我们在Caffe2 Python中说“创建一个运算符”时，没有任何运行。 它所做的就是创建协议缓冲区，指定操作员应该是

Netsnets本质上是计算图。为了保持前后一致性保留名称Net（同时也向神经网络致敬）。网络由多个operators组成，类似于一段程序由一系列命令组成。当我们讨论nets时候，我们通常也讨论BlobReference,它是一个对象，包装了一个字符串，所以我们可以做简单的运算符链接操作。创建一个基本上等同于下面python数学的网络。X=np.random.randn(2,3) W=np.rand

Toy Regression怎么样用caffe2特征实现简单的线性回归： 随机生成一些样本数据作为模型的输入 用这些数据创建一个网络 自动训练模型 使用SGD算法优化网络学习的参数Browse the Tutorial输入两维的X，一维的输出y，权重向量w=[2.0,1.5],偏置b=0.5，方程式：y=wx+b 在本教程中，我们将使用Caffe2运算符生成训练数据。 请注意，您的日常培训工作通常

Image Pro-Processing学习怎么把各种各样的图像格式转换为模型可以读取的格式。同时考虑读取效率问题。 resizing（改变大小） rescaling（改变尺度比例） HWC->CHW RGB -> BRG image prep for caffe2 ingestion Browse the IPython Tutorial#在本教程中，我们将介绍如何从本地文件或URL中加载图像，然