因为自己喜欢喝咖啡,于是给这个框架取名"caffe"。现在caffe已经成为了入门机器深度学习的必学语言之一,微软、雅虎、英伟达和Adobe等公司都在用它。
国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的 TensorFlow、脸书的 Torchnet 和微软的 DMTK等， 美国仍是该领域发展水平最高的国家。我国基础理论体系尚不成熟，百度的 PaddlePaddle、 腾讯的 Angle 等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。关注优就业，学习更多IT知识。。
中国为什么没有一个像样的深度学习框架？
你听说过贾扬清吗？他是现在的阿里技术副总裁，深度学习框架caffe是他一个人独立完成的，也是当年的第一个深度学习框架，是由中国人完成的！此外，facebook的pytorch框架和谷歌的tensorflow框架也是他深度参与开发的。可以说现在的主流深度学习框架都是由他主导开发的，他在完成caffe框架后，抱着开源的想法，将caffe进行开源，谷歌，微软，亚马逊等企业都是使用过caffe框架的！有了caffe才有了后来的tensorflow和pytorch。
在caffe框架下，训练好模型后，如何预测上万张图片？
有2种方法：1、单张图片，加载完model prototxt和weights .caffemodel后，对写个循环，循环上万次，每次得到1张图片的预测结果;2、批量处理，类似caffe训练模型时使用batch即可。caffe中深度学习网络数据都是4维的，n*c*h*w，n代表batch数目，比如你有10000张图片，但是如果考虑到你的显卡显存大小只能支撑500张图片，所以设置batch为500，这样的话就只需要循环200次;最终的结果也是n（你刚才设置的500）*c*h*w，其实就是n个元素的数组，每个元素c*h*w代表每张图片的结果。
虽然中国号称走在AI领域的世界前沿,但是大家用的底层架构Tensorflow,Caffe,PyTorch,MXNet等等都是美国公司开发的,中国几乎所有互联网公司都用人家的架构然后在它之上做二次开发,只有百度站出来,投钱费力做了中国几乎唯一能商用的深度学习架构PaddlePaddle（飞桨）。
