【TensorFlow 和 Caffe 的区别
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在本文中，我们将看到 TensorFlow 和 Caffe 之间的区别。TensorFlow 基本上是一个使用数据流图进行数值计算的软件库，其中 Caffe 是一个用 C++编写的深度学习框架，它有一个表达式架构，可以轻松地在 CPU 和 GPU 之间切换。
张量流：
TensorFlow 是一个开源的自由软件库，广泛用于数值计算，它是用 C++和 python 开发的，使用数据流图加快了计算速度。TensorFlow 是由谷歌大脑团队开发的，目的是进行机器学习和深度神经网络研究。2015 年发布开源。我们可以使用 TensorFlow 在 CPU 和 GPU、移动和嵌入式平台等上运行。这使得它跨平台。 TensorFlow 基本上是一个使用数据流图进行数值计算的软件库，其中:
- 图中节点代表数学运算。
- 图中的边表示它们之间通信的多维数据数组(称为张量)。(请注意，张量是张量流中数据的中心单位)。
*TensorFlow 的优势:*
- 它适用于强化学习等算法。
- 提供图形计算抽象。
- 数据和模型的并行性是可用的。
- 它可以在各种中央处理器和图形处理器上运行。
*TensorFlow 的缺点:*
- 由于它不接受矩阵运算，复制这些巨大的矩阵是一种耗时的方法。
- 与其他框架相比，它运行缓慢。
- 没有预先训练的模型可用。
- 退出程序，以 Python 加载每个新的训练批次。
- 适应性不强。
- 在大规模开发程序中，动态类型很容易出错。
咖啡:
Caffe 用于快速特征嵌入的卷积架构)最初是在加州大学伯克利视觉和学习中心开发的，并于 2017 年 4 月 18 日发布。这是一个用 C++编写的深度学习框架，它有一个表达式体系结构，允许您在中央处理器和图形处理器之间轻松切换。Caffe 还有一个 MATLAB 和 Python 的接口，雅虎也把 Apache Spark 和 Caffe 结合起来，创建了 CaffeOnSpark。
Caffe 是图像分类和分割的完美框架，因为它支持各种基于 GPU 和 CPU 的库，如 NVIDIA、cuDNN、英特尔 MKL 等。而且越说它的速度越好！Caffe 目前可以用一个 NVIDIA K40 GPU 在一天内处理超过 6000 万张图像，这使其成为当今最快的选择之一。由于所有这些原因，Caffe 在计算机视觉、语音和多媒体领域的初创公司、学术研究项目，甚至跨国工业应用中非常受欢迎。
*caffe 优势:*
- 快的
- 易于使用。
- 开源的。
- 积极开发
- 没有很好的记录
- 支持 GPU 训练。
- Caffe 旨在生产边缘部署。
*咖啡的缺点:*
- 部分支持多 GPU 训练。
- 在大规模开发程序中，动态类型很容易出错。
【TensorFlow 和 Caffe 的差异表
| 不，先生。 | TensorFlow | 咖啡 | | --- | --- | --- | | 1. | TensorFlow 面向研究人员和服务器，旨在用于服务器产品。 | Caffe 旨在生产边缘部署。 | | 2. | TensorFlow 可以通过 Pip 管理器轻松部署。 | 而为了部署的目的，Caffe 必须从源代码编译。与 TensorFlow 不同，它没有任何直接的方法。 | | 3. | TensorFlow 提供了一个高级 API 来加速初始开发 | Caffe 不提供任何高级 API。Caffe 接口有点像 C++，这意味着用户需要手动执行更多的任务，比如配置文件的创建。 | | 4. | TensorFlow 由谷歌大脑团队于 2015 年初发布。 | Caffe 于 2017 年由伯克利视觉与学习中心发布。 | | 5. | TensorFlow 用 Python、C++、CUDA 编写，接口可用 Python、C/C++、Java、Go、JavaScript、R、Julia、Swift。 | Caffe 是用 C++写的，接口只有 Python、MATLAB、C++可用。 | | 6. | TensorFlow 不支持 [OpenMP](https://www.geeksforgeeks.org/openmp-introduction-with-installation-guide/) 架构。 | Caffe 支持 OpenMP 架构。 |版权属于：月萌API www.moonapi.com，转载请注明出处
