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深度学习框架：Caffe二次开发all.docx

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Caffe二次开发入门

Caffe简介

Caffe（ConvolutionalArchitectureforFastFeatureEmbedding）是一个由BerkeleyVisionandLearningCenter(BVLC)和社区贡献者开发的深度学习框架。Caffe支持多种类型的神经网络，特别擅长于卷积神经网络（CNN），在图像分类、分割和物体检测等任务中表现出色。Caffe的主要特点包括：

高效性：Caffe在GPU上运行效率极高，适用于大规模数据集的训练。

模块化：Caffe的架构非常模块化，使得用户可以轻松地组合不同的层

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