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#1. 认识Caffe caffe设计理念，遵循了神经网络，所有的计算都是以layer形式表示的，layer做的事情就是处理一些数据，然后输出一些计算以后的结果，比如说卷积，就是输入一个图像，然后和这一层的参数(filter)做卷积，然后输出卷积的结果。 下面讲的通俗一下，基本上，最简单的用Caffe上手的方法就是先把数据写成Caffe的格式，然后设计一个网络，然后用Caffe提供的solver来做优化看效果如何，如果你的数据是图像的话，可以从现有的网络，比如说alexnet或者googlenet开始，

来自一段非常不官方的官方的表述 Caffe 是一个广泛使用的清晰、高效、模块化的深度学习框架， 框架的代码和模型运行速度快，包括图片，语音，多媒体。在GPU和CPU之间无缝切换，可以用GPU训练，然后部署到集群或移动设备上。Caffe在单个的NVIDIA K40 GPU上每天能处理6千万张图片。识别时速度为1ms/张，训练时速度为4ms/张，本文中只是涉及到在CentOS上安装Caffe的过程，踩破不少鞋，记录下。 如果是GPU模式，需安装GPU驱动 根据GPU型号从相应网站下载驱动，例如使用NVID