caffe和caffe2的區別?
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caffe2 可以看作是 caffe 更細粒度的重構,在實用的基礎上,增加了擴展性和靈活性caffe 的 Net 由粒度較粗的layer組成,即每個layer的 weight 和 bias 都以layer級別存盤,十分簡單直觀,但是針對具體平臺做優化時,就會比較繁瑣,不僅要添加該layer的具體優化實作,還要修改caffe.proto檔案,重新編譯
caffe2 的Net組成,采用了 tensorflow、mxnet 等這些框架使用的 operator 方式,由更細粒度的 operator 組合而成。當粒度變小,可以做的優化就更多.
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標籤:Qualcomm開發
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