咖啡 Caffe是一个考虑了表达，速度和模块化的深度学习框架。 它是由伯克利AI研究（ ）/伯克利视觉与学习中心（BVLC）和社区贡献者开发的。 查看以获取所有详细信息，例如 和 和分步示例。 自定义发行 （针对CPU进行了优化并支持多节点），尤其是英特尔:registered:至强处理器。 例如用于AMD或Intel设备。 社区 请加入或，提出问题并讨论方法和模型。 框架开发讨论和详尽的错误报告均收集在。 酿造快乐！ 许可和引文 Caffe是根据。 BAIR / BVLC参考

使用Tensorflow微调AlexNet 更新15.06.2016 我修改了整个代码库，以使用TensorFlow> =版本1.2rc0附带的新输入管道。 您可以在新的找到有关新输入管道的说明。您可以像以前一样使用此代码在自己的数据集上微调AlexNet，仅不再需要依赖OpenCV。 可以在找到旧代码。 该存储库包含在任意数据集上所需的所有代码。 除了代码本身的注释外，我还写了一篇文章，您可以在找到它的进一步解释。 您需要的只是预训练的权重，您可以在找到，也可以使用从caffe库