Caffe
| 作者 | Yangqing Jia |
|---|---|
| 開発元 | Berkeley Vision and Learning Center |
| 最新版 |
1.0[1]
/ 2017年4月18日 |
| リポジトリ | |
| プログラミング 言語 | C++ |
| 対応OS | Linux、macOS、Windows[2] |
| 種別 | ディープラーニング向けライブラリ |
| ライセンス | BSD[3] |
| 公式サイト |
caffe |
CAFFE（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）は、カリフォルニア大学バークレー校で開発されたディープラーニングのフレームワークである。オープンソースのソフトウェアであり、BSDライセンスの元に公開されている[4]。ソースコードはC++で書かれており、Pythonインターフェイスが存在する[5]。
歴史
[編集]Yangqing JiaがUC BerkeleyのPhD在籍中にcaffeプロジェクトを作った[6]。現在ではたくさんのコントリビュータがプロジェクトに参加しており、GitHubでホストされている[7]。
機能
[編集]caffeは、画像分類や画像セグメンテーションなどに向けたさまざまな種類のディープラーニングアーキテクチャをサポートしている。CNN、RCNN、LSTM、全結合ニューラルネットワーク設計をサポートしている。caffeは、NVIDIA cuDNNやIntel MKLなどの、GPUおよびCPUベースのアクセラレーション計算カーネルライブラリをサポートしている[8][9]。
アプリケーション
[編集]Caffeはアカデミックな研究プロジェクト、スタートアップのプロトタイピング、さらに、ビジョン、音声、マルチメティア分野での大規模な産業アプリケーションにも使用されている。Yahoo!はcaffeをApache Sparkと統合し、分散ディープラーニングフレームワークCaffeOnSparkを開発した[10]。
Caffe2
[編集]2017年4月、FacebookはCaffe2を発表した[11]。Caffe2には回帰型ニューラルネットワークなどの新機能が含まれている。2018年3月、Caffe2はPyTorchにマージされた[12]。
関連項目
[編集]出典
[編集]- ↑ “Release 1.0”. 2019年12月27日閲覧。
- ↑ “Microsoft/caffe”. GitHub. 2019年12月27日閲覧。
- ↑ “caffe/LICENSE at master”. GitHub. 2019年12月27日閲覧。
- ↑ “BVLC/caffe”. GitHub. 2019年12月27日閲覧。
- ↑ “Comparing Frameworks: Deeplearning4j, Torch, Theano, TensorFlow, Caffe, Paddle, MxNet, Keras & CNTK”. 2017年3月29日時点のオリジナルよりアーカイブ。2017年3月29日閲覧。
- ↑ “The Caffe Deep Learning Framework: An Interview with the Core Developers”. Embedded Vision. 2019年12月27日閲覧。
- ↑ “Caffe: a fast open framework for deep learning.”. GitHub. 2019年12月27日閲覧。
- ↑ “Deep Learning for Computer Vision with Caffe and cuDNN”. 2019年12月27日閲覧。
- ↑ “mkl_alternate.hpp”. BVLC Caffe. 2018年4月11日閲覧。
- ↑ “Yahoo enters artificial intelligence race with CaffeOnSpark”. 2016年2月29日.
- ↑ “Caffe2 Open Source Brings Cross Platform Machine Learning Tools to Developers”. 2019年12月27日閲覧。
- ↑ “Caffe2 Merges With PyTorch”. 2019年12月27日閲覧。
外部リンク
[編集]| モデル実装フレームワーク |
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|---|---|
| オープンソースミドルウェア（現行） | |
| プロプライエタリミドルウェア |
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| バックエンド | |
| 開発停止 | |
