尽管获得了很多用户的支持，在面对谷歌支持的 TensorFlow 生态时，PyTorch 和 Caffe 2 各自仍有短板，此次「合并」或许会成为深度学习工程领域新形势的一个开始。...在协作下，我们把 Caffe2 repo 并入到了 PyTorch 的 github。...也就是，如果你用命令 git clone https://github.com/pytorch/pytorch，你可以看到 caffe2 的二进制文件。...关于此问题，目前任 Facebook 研究科学家贾扬清在知乎上表示： 来简单答一下：因为 PyTorch 有优秀的前端，Caffe2 有优秀的后端，整合起来以后可以进一步最大化开发者的效率。...开发效率是我在 Facebook 非常重视的一个方向：去年年中的时候启动了 ONNX 项目（初版的代码是我亲自上手写的），然后帮助搭建了 ONNX team，来增强不同框架甚至不同公司之间的协作；Caffe2
本月初，Caffe2 的 Github 页面突然出现了一个「巨大的改动」：Caffe2 开源代码正式并入 PyTorch，至此，Facebook 主力支持的两大深度学习框架已合二为一。...在协作下，我们把 Caffe2 repo 并入到了 PyTorch 的 github。...也就是，如果你用命令 git clone https://github.com/pytorch/pytorch，你可以看到 caffe2 的二进制文件。...关于Pytorch“吞并”Caffe2这件事，我觉得有这样几件事基本可以确认。...我也一直坚信，除了那些以自虐和卖弄能力为乐的人之外应该没有人希望把明明可以简单实现的东西做复杂了。
Caffe2和PyTorch本质上在解决同样的问题， 随着它们共享的组件越来越多， 问题来了： (1) 你需要再两个github项目之间同步代码(submodules 或者subtrees 搞不定这个事...如果您密切关注PyTorch开发，您可能在过去几个月中已经注意到一些事情： PyTorch和Caffe2共享一个CI， 你可以去 https://ci.pytorch.org/ 上看看。...没有影响 贾扬清本人也对此进行回答: 因为PyTorch有优秀的前端，Caffe2有优秀的后端，整合起来以后可以进一步最大化开发者的效率。...目前FAIR大概有超过一半的项目在使用PyTorch，而产品线全线在使用Caffe2，所以两边都有很强的动力来整合优势。...开发效率是我在Facebook非常重视的一个方向：去年年中的时候启动了ONNX项目（初版的代码是我亲自上手写的），然后帮助搭建了ONNX team，来增强不同框架甚至不同公司之间的协作；Caffe2和PyTorch
，不管是在一个或多个 GPU 还是在多台机器上训练。...在专业硬件上轻松进行异构计算。例如，在 iOS 上，Caffe2 计算图可从 CPU 获取图像，将其转化为 Metal GPU 缓存对象，并将计算完全保留在 GPU 上，以获得最大吞吐量。...安装与设置 你要做的第一件事就是查看 Caffe2 的 GitHub 主页，clone 或 fork 该项目的 Github repo。...git clone https://github.com/caffe2/caffe2.git 如果你安装不了 Caffe2，你可以查看以下安装指南：http://caffe2.ai/docs/getting-started.html...通过在 Caffe2 上的开源以及在 Model Zoo 上的创新协作，我们希望能够推进人工智能科学的进步，并促进各个产业的收益。
接下来，AI 研习社将介绍当前主流的移动端深度学习框架，其中包括移动端三大框架——Facebook、谷歌、苹果三大巨头发布的 Caffe2、TensorFlow Lite、Core ML，新秀 Bender...说得更直白一点，就是 Caffe2 可以方便地为手机等移动终端设备带来 AI 加持，让 AI 从云端走向终端。...Caffe2 在此前流行的开源框架 Caffe 基础上进行了重构和升级，一方面集成了诸多新出现的算法和模型，另一方面在保证运算性能和可扩展性的基础上，重点加强了框架在轻量级硬件平台的部署能力。...用户只需要加载 Caffe2 框架，然后通过几行简单的 API 接口调用（Python 或 C++），就能在手机 APP 上实现图像识别、自然语言处理和计算机视觉等各种 AI 功能。...://github.com/Caffe2/Caffe2 谷歌移动端深度学习框架 TensorFlow Lite，有望成为移动端模型部署推荐解决方案 ?
在 Caffe2 的 GitHub（https://github.com/caffe2/caffe2） 上可以看到如下说明， Source code now lives in the PyTorch repository...作为 Caffe2 作者，现在任职于 Facebook 的贾扬清在知乎说道，将这两个框架整合起来可以极大提升开发效率，为广大开发者提供便利，而他们也会有进一步计划。...开发效率是我在 Facebook 非常重视的一个方向：去年年中的时候启动了 ONNX 项目（初版的代码是我亲自上手写的），然后帮助搭建了 ONNX team，来增强不同框架甚至不同公司之间的协作；Caffe2...附 PyTorch，Caffe2 简介 PyTorch 2017 年 1 月，Facebook 在机器学习和科学计算工具 Torch 的基础上，针对 Python 语言发布了全新的机器学习工具包——PyTorch...它是在此前流行的开源框架 Caffe 基础上的重构和升级，一方面集成了诸多新出现的算法和模型，另一方面在保证运算性能和可扩展性的基础上重点加强了框架在轻量级硬件平台的部署能力，利于让开发者在移动设备上部署
Caffe尚未被Caffe2所取代 Caffe在本榜单上排名第三，Github上的活动比其所有竞争对手（TensorFlow除外）都要多。...Caffe和Caffe2是独立的代码库，所以数据科学家可以继续使用原来的Caffe。...Keras可以用作TensorFlow（第1位）、Theano（第4位）、MXNet（第7位）、CNTK（第9位）或deeplearning4j（第14位）的前端。...虽然谷歌在2014年收购了DeepMind这家英国人工智能公司，但DeepMind和谷歌Brain仍拥有基本上独立的团队。...DeepMind专注于强人工智能，Sonnet可以帮助用户在特定的AI想法和研究的基础上构建神经网络。
如果懂Tensorflow，就能在谷歌谋得一份深度学习的职位（年轻人，醒醒吧） 你所在的初创公司在使用Tensorflow，如果在博客上夸奖Tensorflow的优点，谷歌看到后也许会想收购你的公司。...能在安卓或iOS系统上运行模型这个优点固然很好，但是当你看到框架的二进制文件（binaries）有多大（20MB以上），或者试图检查几乎不存在的C++文件，或者当你想进行某种条件式的网络执行（在mobile...但是，名望最大的原Tensorflow开发者贾扬清（Yangquing Jia）最近离开谷歌转投Facebook大营，专注于快速崛起的Caffe2项目(https://github.com/caffe2.../caffe2/graphs/contributors, https://github.com/caffe2/caffe2/issues)。...他们是否认为，将所有计算囊括到一个计算图（computation graph）中可以使模型在自家TPU（张量处理器）上运行，从而在深度学习驱动型应用的云计算服务上与英伟达（Nvidia）展开竞争，切断其数百万美元的财路
作为 Caffe2 作者，现在任职于 Facebook 的贾扬清在知乎说道，将这两个框架整合起来可以极大提升开发效率，为广大开发者提供便利，而他们也会有进一步计划。...「因为 PyTorch 有优秀的前端，Caffe2 有优秀的后端，整合起来以后可以进一步最大化开发者的效率。...目前 FAIR 大概有超过一半的项目在使用 PyTorch，而产品线全线在使用 Caffe2，所以两边都有很强的动力来整合优势。...开发效率是我在 Facebook 非常重视的一个方向：去年年中的时候启动了 ONNX 项目（初版的代码是我亲自上手写的），然后帮助搭建了 ONNX team，来增强不同框架甚至不同公司之间的协作；Caffe2...PyTorch最初亮相于1年多以前，Facebook的另一款深度学习框架Caffe2，则在去年的F8大会上正式发布。 早在今年4月，Caffe2已经宣布全部代码并入PyTorch。
与 Caffe2 一同发布的还有相关的一些教程和案例，其中包括在一台机器上使用多个 GPU 的大规模学习和使用一个或多个 GPU 的在多台机器上的大规模学习、学习在 iOS、Android 和树莓派上训练和部署模型...你可以在 caffe2.ai 上查看 Caffe2 文档和教程，并在 GitHub 查看源代码。如果你考虑使用 Caffe2，我们很乐意了解你的具体需求。请参与我们的调查。...以下是 Caffe2 在 GitHub 上开源项目的介绍： Caffe2 是一个兼具表现力、速度和模块性的深度学习框架，是 Caffe 的实验性重构，能以更灵活的方式组织计算。...英伟达在官方博客中详细介绍了安装指南，或者可以尝试下面的快速安装指令。首先，一定要升级你的图显驱动！否则你可能遭受错误诊断的极大困难。...Tegra X1 为了在英伟达的 Tegra X1 平台上安装 Caffe2，需要使用 NVidia JetPack 安装器简单地安装最新版本的系统，然后再在 Tegra 设备上运行脚本/build_tegra_x1
谷歌对抗世界 在2015年，谷歌在开源框架解决方案TensorFlow的发布上投入了大量的精力，TensorFlow是一个后端库，现在被社区广泛使用(包括OpenAI)。...这就是为什么在今年早些时候，Facebook推出了Caffe2框架，旨在让微软和亚马逊等主要市场参与者和社交网络的PyTorch框架一起使用这个平台。目前，我们正在见证一些与谷歌结盟的合作。...有趣的是，Caffe和Caffe2的作者贾扬清在谷歌工作时，建立了TensorFlow。然后他加入了Facebook(他目前在那里工作)并发布了Caffe2。...第一种情况，谷歌和其他公司之间的对抗将会继续，并且会有越来越多的公司与谷歌合作。这些项目可以创建在框架之间传输模型的能力。例如，Facebook最近与微软就可互换的人工智能框架的解决方案进行了合作。...在六个月左右或更多的时间里，开源战争的发展将会变得更加清晰，这取决于社区采用的PyTorch和Caffe2，以及各种开源的合作方式。
开发者可以使用 PyTorch、Microsoft Cognitive Toolkit 或 Caffe2 来构建和训练模型，并将这些模型导入到 MXNet 中，以使用 MXNet 高度优化和可扩展的引擎进行推理...Caffe2已经在产品、移动和极端考虑性能的情况构建起来。Caffe2的内部灵活而且高度优化，所以我们可以利用技巧将更大更好的模型部署到性能不足的硬件中。...通过 ONNX，我们可以在这两个方面获得最优。我们现在可以从PyTorch导出许多常见神经网络的模型，并将它们部署在Caffe2上。这是将最新的研究成果快速推向生产的第一步。...怎么运行 为了实现ONNX支持，我们必须对PyTorch和Caffe2进行更改，并且在框架之间统一运算符。在Caffe2中，这个过程类似于添加一个翻译器，因为Caffe2已经有一个内置的静态图。...随着时间的推移，我们将完善ONNX和tracer来支持这些程序，让开发人员可以充分利用PyTorch的灵活性与Caffe2的高性能强大部署功能。
谷歌开源 TensorFlow 后，立即吸引了一大批开发爱好者。TensorFlow 可以提供一系列的能力，例如图像识别、手写识别、语音识别、预测以及自然语言处理等。...Caffe2 地址：https://caffe2.ai/ 目前，贾扬清和他在 Facebook 的团队正在开发新一代框架 Caffe2。...今年 4 月 18 日，Facebook 开源了 Caffe2。Caffe 2 与 Caffe 的区别是什么？Caffe2 更注重模块化，在移动端、大规模部署上表现卓越。...如同 TensorFlow，Caffe2 使用 C++ Eigen 库，支持 ARM 架构。 用一个实用脚本，Caffe 上的模型可轻易地被转变到 Caffe2 上。...在本周三英伟达推出 Volta 架构的第一块加速卡 Tesla V100 后，Caffe 的开发者第一时间展示了 Tesla V100 在 Caffe2 上运行 ResNet-50 的评测。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、依赖库的安装首先 1.首先需要安装Ｕbuntu 16.04与14.04都需要的依赖库。...安装 首先从网上下载Caffe2安装库 git clone --recursive https://github.com/caffe2/caffe2.git 下载完以后进行安装 cd caffe2 mkdir...安装过程中出现到问题 1.在caffe2文件夹直接进行编译时，出现内存不足问题 c++: internal compiler error: Killed (program cc1plus) Please...在网上查询以后发现是内存不足，我使用的是E5 2695 V3，内存32G，28线程全开时内存不足，把线程缩小到24线程时可以编译成功。...make -j24 2.在caffe2进行编译的时候没有找到 CUDA 和 cuDNN 路径 这个我们在进行编译之前cmake一下，提前设置这两个的路径，在caffe2目录下 cmake \ -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR
安妮 编译自 Caffe2.ai 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 今年4月，Facebook正式发布了轻量化和模块化的深度学习框架Caffe2。...将近5个月后今天，Caffe2又推出了一组强化学习库RL_Caffe2。 ?...智能体可以是游戏代理、推荐系统、通知机器人或其他的决策系统。奖励可以是游戏中的点数、或者是网站上更多的参与度。...这个开源的Caffe2 RL框架中包含了一些在OpenAI Gym环境下基于Caffe2的RL实现： 1.DQN 一种Deep Q Learning网络的实现： https://www.cs.toronto.edu.../caffe2/reinforcement-learning-models ?
每隔几月，我都会向谷歌的搜索框里键入「TensorFlow sucks」或「f**k TensorFlow」，期待能在互联网上找到和我志同道合的人。...然而，最为出名且受人尊敬的 TensorFlow 的最初开发者贾扬清，离开了谷歌而加入了 Facebook，在那里他的 Caffe2 项目正在快速推进。...和 TensorFlow 不一样，Caffe2 允许用户只用一行代码就能为数据创建一个层，非常激进的革新！ 此外，Pytorch 在顶级的 AI 研究者中推广的很迅速。...他们是不是觉得把所有的计算压缩进单一的计算图会简化在 TPU 上执行模型，从而可以省下英伟达提供的云端驱动深度学习芯片的几百万美元的费用吗？很难说。...你真的想写更多行，但是又很难理解和维护的代码吗？PyTorch 的接口从客观上讲比 TensorFlow 要好得多。
谷歌开源 TensorFlow 后，立即吸引了一大批开发爱好者。TensorFlow 可以提供一系列的能力，例如图像识别、手写识别、语音识别、预测以及自然语言处理等。...Caffe2 地址： https://caffe2.ai/ 目前，贾扬清和他在 Facebook 的团队正在开发新一代框架 Caffe2。...今年 4 月 18 日，Facebook 开源了 Caffe2。Caffe 2 与 Caffe 的区别是什么？Caffe2 更注重模块化，在移动端、大规模部署上表现卓越。...如同 TensorFlow，Caffe2 使用 C++ Eigen 库，支持 ARM 架构。 用一个实用脚本，Caffe 上的模型可轻易地被转变到 Caffe2 上。...在本周三英伟达推出 Volta 架构的第一块加速卡 Tesla V100 后，Caffe 的开发者第一时间展示了 Tesla V100 在 Caffe2 上运行 ResNet-50 的评测。
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