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//本系列笔记是听了覃秉丰老师的Caffe课程、黑板客的课程、唐宇迪老师的课程综合起来做的笔记。
一、什么是Caffe 这节课主要来介绍一下Caffe是什么。 Caffe是Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding的缩写。Caffe比较适合卷积结构。Caffe是一个开源的深度学习框架。 使用C++编写的，支持CUDA。无需编码。专注于图像领域。
解释： 1. 深度学习领域，开源框架有很多，但是目前最流行的深度学习框架有两个，一个是caffe，一个是TensorFlow。（liupc：现在应该不是了。可能16,17年是这样）。 3.这是贾杨清在博士期间写的框架。 4.使用python一般就足够了。如果要修改源码的话，需要c++。 5.比较适合做图像方面的处理。
二、为什么选Caffe 作为初学者，这么多开源框架，要学哪个开源框架呢？建议至少学两款，caffe和TensorFlow。(liupc：建议再学学Keras、pyTorch) 为什么学caffe呢？因为caffe是在13年推出的，比15年推出的TensorFlow还早两年。Caffe在开源社区和网络上有大量资料，还有用Caffe做的model和项目。Caffe已经比较成熟了。建议学一下。 1. 比较简单。不需要写代码。 2. 应用场景广。
三、Caffe能做什么 1. 图片分类 2. 物体识别 3. 语义分割
Caffe 下载：https://github.com/BVLC/caffe
这是下载之后的目录结构：
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