大家好,我是极智视界,本文介绍一下 谈谈 caffe 框架。
大部分同学应该都知道,caffe 是一个 古老而又优秀的深度学习训练框架,用过 caffe 的大部分都是从业 AI 三四年以上的开发者了。caffe 现在听起来更像 AI 训练框架的上古神兽,现在很多的训练中都不太会用 caffe 了,但它与现在主流的 AI 训练框架却紧密结合 (2017 年 4 月,Facebook 发布 Caffe2,加入了递归神经网络等新功能。2018 年 3 月底,Caffe2 并入了 PyTorch);另外有些场景还是会用到:某些特定硬件部署 (如海思、国产硬件 或 其他一些低算力硬件),这些 “自研推理框架” 大多会 优先 支持 caffe 模型的导入。理由可能也比较简单:(1) 具备规划推理框架的 “大佬”, 可能最开始就是用 caffe 的,对此会比较熟悉;(2) caffe 算子定义清晰,使用 google protobuf,具有编译校验功能;(3) caffe 算子粒度大,对推理支持起来比较友好… (当然可能还会有更多原因)。
大家知道,caffe 的作者是大名鼎鼎的 贾扬清,其同样也是著名框架 tensorflow 的核心开发者,目前是阿里副总裁、阿里达摩院系统AI实验室负责人。
但是,相信很多用过 caffe 的同学,也都会吐槽:caffe 的安装真的是吐血。没错,搭建深度学习环境中有两个堪称麻烦:(1) opencv 源码编译;(2) caffe 的编译安装。关于 caffe 的安装,由于 caffe 推出的时间比较早,且早就不再更新维护了,所以对于一些更新的系统环境上编译 caffe,就可能会遇到各种问题,如在 cudnn8 上编译原生的 caffe,你就会发现编译过不了。但一旦你把 caffe 安装好了,到了使用阶段,你就会发现 caffe 用起来特别方便,甚至都不要求你有编码能力,直接改一些 prototxt 就可以轻松上手训练可用的深度学习模型,而且 caffe 出来的模型,对于模型部署是最友好的。
好了,以上分享了 谈谈 caffe 框架,希望我的分享能对你的学习有一点帮助。