易百教程

在这篇文章中，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，而Caffe是一个用C++编写的深度学习框架，它的表达式架构很容易让你在CPU和GPU之间切换。

TensorFlow

TensorFlow是一个开源和免费的软件库，广泛用于数值计算，它是用C++和python开发的，使用数据流图来加速计算。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。它在2015年被发布为开放源代码。我们可以使用TensorFlow在CPU和GPU、移动和嵌入式平台等方面运行，这使得它具有跨平台性。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：

• 图中的结点代表数学运算。
• 图中的边表示它们之间交流的多维数据阵列(称为张量)。(请注意，张量是TensorFlow的核心数据单位)。

TensorFlow的优点：

• 它适用于像强化学习和其他算法。
• 提供了图计算的抽象性。
• 提供了数据和模型的并行性。
• 它可以在各种CPU和GPU上运行。

TensorFlow的缺点：

• 由于它不接受矩阵操作，复制这些巨大的矩阵是一个耗时的方法。
• 与其他框架相比，它运行缓慢。
• 没有预训练的模型可用。
• 在Python中掉出程序来加载每个新的训练批次。
• 适应性不强。
• 在大规模的开发程序上，动态键入很容易出错。

Caffe

Caffe Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding)最初由加州大学伯克利视觉和学习中心开发，于2017年4月18日发布。它是一个用C++编写的深度学习框架，有一个表达式架构，很容易让你在CPU和GPU之间切换。Caffe也有MATLAB和Python接口，雅虎还将Apache Spark与Caffe相结合，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、Intel MKL等。关于它的速度，说得越多越好! 目前，Caffe可以在一天内用一个NVIDIA K40 GPU处理超过6000万张图像，这使它成为当今最快的选择之一。由于所有这些原因，Caffe在初创公司、学术研究项目，甚至是计算机视觉、语音和多媒体领域的跨国工业应用中都非常受欢迎。

caffe的优势：

• 速度快
• 易于使用。
• 开源的。
• 积极开发
• 没有很好的文档
• 支持GPU训练。
• Caffe是针对边缘部署的生产。

caffer的缺点：

• 部分支持多GPU训练。
• 在大规模的开发程序上，动态键入很容易出错。

TensorFlow和Caffe之间的区别