Comments 4
30 000 рублей за библиотеку, :notbad:
Хмм.
Как-то плохо про Caffe всё написано. Ощущение, что вы с ним либо вообще не работали либо работали очень давно.
1) Загон про питон — непонятный. Обёртка работает, работает хорошо. Если не лезть в недра слоёв — то обёртка полностью даёт доступ. Для 90% задач доступ в недара не нужен.
2) RNN там уже пол года как есть. Нет каких-то нормальных мануалов к ним только.
3) Написанных мануалов вообще мало — это факт. Но. Огромное сообщество. Гугление даёт ответы практически на все возможные ошибки. По количеству информации в инете Caffe на первом месте. Хотя TF уже скоро дагонит и перегонит.
4) Научное сообщество. С начала года я достаточно плотно ознакомлялся работами с 20. Из них 3-4 реализовывал. Из 20 работ лишь 1-2 имели исходники на TF. Всё остальное — Caffe. Если вы пробуете взять какие-то чужие прототипы — работать без Caffe не получится.
5) Да, п.4 во многом из-за того что Caffe один из немногих фреймворков поддерживающих Matlab. В Caffe половина слоёв с завязкой на него.
Так же в сравнении полностью упущенна поддержка чего-то за исключение x86 архитектуры. Тот же Caffe на андроиде вы запустите с трудом. Зато Tensor Flow проще.
А вот при запуске на Jetson|RaspberryPi уже обратная ситуация.
Но нельзя не отметить что сейчас самый перспективный — Tensor Flow
Как-то плохо про Caffe всё написано. Ощущение, что вы с ним либо вообще не работали либо работали очень давно.
1) Загон про питон — непонятный. Обёртка работает, работает хорошо. Если не лезть в недра слоёв — то обёртка полностью даёт доступ. Для 90% задач доступ в недара не нужен.
2) RNN там уже пол года как есть. Нет каких-то нормальных мануалов к ним только.
3) Написанных мануалов вообще мало — это факт. Но. Огромное сообщество. Гугление даёт ответы практически на все возможные ошибки. По количеству информации в инете Caffe на первом месте. Хотя TF уже скоро дагонит и перегонит.
4) Научное сообщество. С начала года я достаточно плотно ознакомлялся работами с 20. Из них 3-4 реализовывал. Из 20 работ лишь 1-2 имели исходники на TF. Всё остальное — Caffe. Если вы пробуете взять какие-то чужие прототипы — работать без Caffe не получится.
5) Да, п.4 во многом из-за того что Caffe один из немногих фреймворков поддерживающих Matlab. В Caffe половина слоёв с завязкой на него.
Так же в сравнении полностью упущенна поддержка чего-то за исключение x86 архитектуры. Тот же Caffe на андроиде вы запустите с трудом. Зато Tensor Flow проще.
А вот при запуске на Jetson|RaspberryPi уже обратная ситуация.
Но нельзя не отметить что сейчас самый перспективный — Tensor Flow
UFO just landed and posted this here
Sign up to leave a comment.
Быстрый старт: обзор основных Deep Learning фреймворков