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VSDiFFEr

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

Sr.no. TensorFlow Caffe
1 TensorFlow是针对研究人员和服务器的,它是为服务器生产准备的。 Caffe的目标是边缘部署的生产。
2 TensorFlow可以很容易地通过Pip manager进行部署。 而Caffe必须从源代码编译,以达到部署目的。不像TensorFlow,它没有任何直接的方法。
3 TensorFlow提供了一个高级的API来加速最初的开发 Caffe不提供任何高级的API。 Caffe的界面有点像C++,这意味着用户需要手动执行更多的任务,如创建配置文件。
4 TensorFlow是在2015年初由google brain团队发布的。 Caffe是在2017年由伯克利视觉和学习中心发布的。
5 TensorFlow是用Python、C++、CUDA编写的,接口可以用Python、C/C++、Java、Go、JavaScript、R、Julia、Swift。 Caffe是用C++语言编写的,接口只用Python、MATLAB、C++。
6 TensorFlow不支持OpenMP架构。 Caffe支持OpenMP架构。

TensorFlow和Caffe的区别

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