Caffe
| Caffe | |
|---|---|
| Basisdaten
| |
| Hauptentwickler | Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR) |
| Entwickler | Yangqing Jia |
| Erscheinungsjahr | 2014 |
| Aktuelle Version | 1.0[1][2] (18. April 2017) |
| Betriebssystem | Unixoide, macOS, Microsoft Windows |
| Programmiersprache | C++ |
| Kategorie | Programmbibliothek für Deep Learning |
| Lizenz | BSD-Lizenz |
| deutschsprachig | nein |
| caffe.berkeleyvision.org/ | |
Caffe ist eine Programmbibliothek für Deep Learning.[3] Sie wurde von Yangqing Jia während seiner Ph.D.-Zeit am Vision and Learning Center der University of California, Berkeley entwickelt.[4]
Caffe hat zuerst die MATLAB-Implementierung von schnellen Convolutional Neural Networks (CNN) nach C und C++ portiert. Caffe enthält zahlreiche Algorithmen und Deep-Learning-Architekturen für die Klassifikation und Clusteranalyse von Bilddaten. CNN, R-CNN (Rekurrentes neuronales Netz), LSTM (Long short-term memory) und vollständig verbundene neuronale Netze werden unterstützt. Mit Caffe kann die Grafikprozessor-basierte Beschleunigung mit cuDNN von Nvidia genutzt werden[5].
Als hauptsächliche Programmierschnittstelle sind Python[6] (NumPy) und MATLAB vorgesehen. Yahoo hat Caffe in Apache Spark eingebunden (caffeonspark) um Deep Learning verteilt zu verwenden.[7]
Literatur
[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]- Yangqing Jia u. a.: Caffe: Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding. New York 2014 (Online [PDF]).
Weblinks
[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]Einzelnachweise
[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]- ↑ Release 1.0. 18. April 2017 (abgerufen am 13. März 2018).
- ↑ Release 1.0. 18. April 2017 (abgerufen am 23. April 2018).
- ↑ Yangqing Jia, Evan Shelhamer, Jeff Donahue, Sergey Karayev, Jonathan Long: Caffe: Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding. In: Proceedings of the 22nd ACM international conference on Multimedia (= MM '14). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA 2014, ISBN 978-1-4503-3063-3, S. 675–678, doi:10.1145/2647868.2654889 (acm.org [abgerufen am 24. Oktober 2022]).
- ↑ Embedded Vision Alliance: The Caffe Deep Learning Framework: An Interview with the Core Developers. In: Embedded Vision Alliance. Abgerufen am 5. April 2017 (englisch).
- ↑ Evan Shelhamer: Deep Learning for Computer Vision with Caffe and cuDNN. In: Nvidia. Nvidia Corp., 15. Oktober 2014, abgerufen am 5. April 2017 (englisch).
- ↑ Nikhil Ketkar: Deep Learning with Python. A Hands-on Introduction. Apress, 2017, ISBN 978-1-4842-2765-7.
- ↑ Michael Thomas, Gabriela Motroc: CaffeOnSpark: Yahoo macht Deep-Learning-Software quelloffen. In: JAXenter. JAXenter, 1. März 2016, abgerufen am 5. April 2017.