另一個值得嘗試的框架：Caffe

Caffe的由來

在Caffe之前，深度學習領域缺少一個完全公開所有的代碼、演算法和各種細節的框架，作者團隊曾考慮過：成立一個創業公司、作為一個純科研不能商用的程序庫、完全開源的系統這3種方式來公布Caffe，我們先來看看Caffe的由來。

賈揚清，Caffe的作者，希望Caffe成為深度學習領域的Hadoop。他曾在Google Brain參與建立TensorFlow框架，後來去了Facebook。對於這個工作變動，他自己在知乎上回復說：

正常換工作而已，大家不需要太過關注。

就我個人而言，在Google實習過兩年又工作過兩年，無論是技術還是科研都感覺收穫頗豐，換到Facebook的原因也是為了在個人發展上能學到一些不同的東西，為將來的職業發展繼續做準備。另外一個原因是好多以前伯克利同實驗室的朋友也在Facebook，比如Ross Girshick和Bharath Hariharan，所以也增加了一份親切感。

兩家都是好公司，也都是牛人云集，所以從找工作的角度說，來哪兒都不會讓你感覺後悔的 。

賈揚清說：我寫Caffe的原因是因為我不想寫畢業論文。他2012年開始接觸深度學習，2013年，開始和伯克利心理學系的Thomas Griffith教授一起研究一個問題：人類在個人成長過程中是如何形成「類別」這樣的概念的。

當看到Alex Krizhevsky在ImageNet上的成功時，他開始考慮把CNN的特徵用到心理學的這個實驗上，於是就寫了「Decaf」，並驗證了深度學習特徵優異的可移植性。而Decaf需要基於cuda-convnet來訓練，這時他開始考慮實現一個完整的深度學習框架。另外，Decaf是Python實現的，後來因為速度問題被拋棄了。

後來，寫Caffe開始佔用賈揚清越來越多的時間，所幸他當時的導師比較開明，還問他：你是想多花時間寫一個大家估計不是很在意的畢業論文呢，還是多花時間寫一個將來大家都會用的系統？

2013年他在Google實習，當時喝了太多的咖啡，本來起Decaf這個名字是為了督促自己把咖啡戒了，後來周圍的同學和自己都很喜歡Caffe，還買了一個冰滴咖啡的咖啡機，這也算是這個深度學習框架命名的由來吧。

框架

推薦一個介紹Caffe2的視頻：

https://v.youku.com/v_show/id_XMzA4OTEwNDI1Ng==.html?spm=a2h0k.8191407.0.0&from=s1.8-1-1.2

視頻中介紹說，Caffe2：一種新的輕量級、模塊化、可擴展的深層學習框架。

深度學習框架的出現降低了人工智慧入門的門檻，以往我們討論人工智慧或機器學習，更多的是在討論「演算法」，而我們現在開始討論「框架」。我的理解，談到框架我們就是要談論生成環境了，即怎麼很好的將演算法應用到產品上，而生成環境就需要考慮很多因素。像性能問題，比如是否支持大數據量的分散式計算，還比如處理一張圖片需要多長時間；跨平台的問題，比如是否支持在移動端部署；模塊化問題，即可以很好的融入到現有的系統中。

一個全新的框架往往能帶來革命性的變化，我們知道MFC是一個應用程序框架(Application Framework)，有了它，程序員像擁有了一個程序的模板，我們只需要依個人需求加料就好：在派生類中改寫虛擬函數，或在派生類中加上新的成員函數。深度學習框架也類似，它是搭建模型、訓練模型、部署模型的一整套解決方案。

所不同是，一般程序員，根據嚮導創建完一個MFC程序的工程，馬上就開始修改和編碼了，而深度學習模型開發者需要從「數據」開始，收集完數據、決定一個初步的演算法，才開始使用框架，有這麼一句話：

數據之於機器學習開發者的重要性等同於代碼之於傳統編程人員的重要性。

12周，堅持周更之13/12，連接開發者，連接迭代成長者

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！