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📜  TensorFlow 和 Caffe 的区别

📅  最后修改于: 2021-09-11 03:52:33             🧑  作者: Mango

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，它具有表达式架构，可以轻松地在 CPU 和 GPU 之间切换。

TensorFlow：

TensorFlow 是一个广泛用于数值计算的开源免费软件库，它是用 C++ 和Python的，可以使用数据流图加速计算。 TensorFlow 由 Google Brain 团队开发，用于进行机器学习和深度神经网络研究。 它于 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：

  • 图中的节点代表数学运算。
  • 图中的边表示在它们之间传送的多维数据阵列(称为张量)。 (请注意，张量是 TensorFlow 中数据的中心单位)。

TensorFlow 的优势：

  • 它适用于强化学习等算法。
  • 提供图计算抽象。
  • 数据和模型的并行性是可用的。
  • 它可以在各种 CPU 和 GPU 上运行。

TensorFlow 的缺点：

  • 由于它不接受矩阵运算，因此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。
  • 没有可用的预训练模型。
  • 退出程序以在Python加载每个新的训练批次。
  • 不太适应。
  • 在大型开发程序中，动态类型很容易出错。

咖啡：

咖啡 Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) 最初由加州大学伯克利视觉与学习中心开发，并于 2017 年 4 月 18 日发布。它是一个用 C++ 编写的深度学习框架，其表达式架构可让您轻松地在CPU 和 GPU。 Caffe 也有一个 MATLAB 和Python接口，雅虎也将 Apache Spark 与 Caffe 结合起来创建 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，例如 NVIDIA、cuDNN、Intel MKL 等。而且速度越快越好！ Caffe 目前可以使用单个 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都非常受欢迎。

咖啡的优势：

  • 快速地
  • 易于使用。
  • 开源。
  • 积极发展
  • 没有很好的记录
  • 支持GPU训练。
  • Caffe 针对的是边缘部署的生产。

caffer的缺点：

  • 部分支持多 GPU 训练。
  • 在大型开发程序中，动态类型很容易出错。

TensorFlow 和 Caffe 的区别表

Sr.no.

TensorFlow

Caffe
1. TensorFlow is aimed at researchers and servers, it is intended for server productions. Caffe is aimed at the production of edge deployment.
2. TensorFlow can easily be deployed via Pip manager. Whereas Caffe must be compiled from source code for deployment purposes. Unlike TensorFlow, it doesn’t have any straightforward methods. 
3. TensorFlow offers a high-level APIs to speed up the initial development Caffe doesn’t offer any high-level API. Caffe interface is somewhat like C++, which means users need to perform more tasks manually, such as configuration file creation.
4. TensorFlow was released in early 2015 by the google brain team. Caffe was release in 2017 by Berkeley Vision and Learning Center.
5. TensorFlow is written in Python, C++, CUDA, and interface available in Python, C/C++, Java, Go, JavaScript, R, Julia, Swift. Caffe is written in C++ and the interface available in Python, MATLAB, C++ only.
6. TensorFlow doesn’t support OpenMP architecture. Caffe supports OpenMP architecture.