Caffe（用于快速特征嵌入的卷积架构）是一个深度学习框架，最初由加州大学伯克利分校开发。它以BSD许可证开源发布，使用C++编写，并带有Python接口。该框架旨在支持Deep learning中的快速实验，特别是与图像相关的任务，并在更灵活的框架兴起之前成为该领域首批广泛采用的工具之一。
Caffe的开发标志着使Neural network研究更加可及的重要一步。它提供了模块化架构，使研究人员无需大量编码即可定义和训练模型，促进了Machine learning应用在学术和工业环境中的增长。
历史
杨庆在加州大学伯克利分校攻读博士期间，在Trevor Darrell的实验室创建了Caffe项目。第一个版本最初称为“DeCAF”，于2013年春季首次亮相，用于ILSVRC挑战赛，该赛事后来被称为ImageNet。该库更名为Caffe，并于2013年12月向公众发布。它于2018年停止支持，并托管在GitHub上。
该项目的早期采用得益于其速度和易用性，使研究人员能够比以往工具更高效地训练图像分类模型。其发布恰逢Deep learning快速发展的时期，并成为许多后续框架的标准参考。
特性
Caffe支持多种面向图像分类和图像分割的深度学习架构。它兼容卷积神经网络（CNN）、基于区域的CNN（RCNN）、长短期记忆网络（LSTM）和全连接神经网络设计。该框架支持基于GPU和CPU的加速计算内核库，包括Nvidia cuDNN和Intel MKL。
这种灵活性使Caffe能够用于超出简单分类的广泛任务，包括目标检测和语义分割。其C++核心结合Python接口，使其适用于生产部署和研究原型设计。
应用
Caffe已被用于学术研究项目、初创公司原型以及视觉、语音和多媒体领域的大规模工业应用。其性能和模块化使其成为计算机视觉任务的热门选择，并被集成到各种流程中，用于人脸识别和自动驾驶研究等任务。
雅虎将Caffe与Apache Spark集成，创建了CaffeOnSpark，这是一个分布式深度学习框架。这种集成使得能够在集群上对大型数据集进行训练和推理，展示了Caffe的可扩展性及其在推进分布式Machine learning系统中的作用。
Caffe2与遗产
2017年4月，Facebook宣布了Caffe2，这是一个继任者，包含循环神经网络（RNN）支持等新功能。Caffe2旨在改进可扩展性和移动部署，在继承原始框架优势的同时解决其局限性。
2018年3月底，Caffe2被合并到PyTorch中，这是一个由Facebook的AI研究团队开发的框架。这次合并整合了社区和开发工作，导致原始Caffe于2018年最终停止支持。Caffe的遗产通过PyTorch得以延续，PyTorch继承了其许多设计原则，并仍然是Artificial intelligence研究中的领先工具。
Caffe的影响也可见于更广泛的深度学习工具生态系统中，因为它帮助建立了模型定义和训练的模式，这些模式现在在TensorFlow和PyTorch等框架中很常见。其开源性质和BSD许可证鼓励了广泛采用和贡献，培养了一个推动Deep learning技术前沿发展的社区。