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法律研究BigDL 和 Caffe 之间有什么区别？
在学习它们之间的区别之前，让我们先了解 BigDL 和 Caffe 的概念。
BigDL
它是一个用于 Apache Spark 的分布式深度学习框架，由 Jason Dai 于 2016 年在英特尔推出。使用 BigDL，用户可以将深度学习应用程序编写为标准的 Spark 程序，这些程序可以直接在现有的 Spark 或 Hadoop 集群上运行。
特性
BigDL 的特性如下：
- 丰富的深度学习支持
- 高效扩展
- 极高的性能
- 提供大量深度学习模块
- 层
- 优化
优势
BigDL 的优势如下：
- 速度
- 易用性
- 动态特性
- 多语言
- 高级分析
- 对 Spark 开发人员的需求。
劣势
BigDL 的劣势如下：
- 没有自动优化过程
- 文件管理系统
- 算法较少
- 小文件问题
- 窗口条件
- 不适合多用户环境
Caffe
Caffe 是一个面向从业者和开发人员的端到端深度学习框架。它被称为一个以表达性、速度和模块化为理念的深度学习框架。它于 2017 年在加州大学伯克利分校开发。它使用 Python 接口用 C++ 编写。它支持的操作系统是 Linux、macOS 和 Windows。
特性
Caffe 的特性如下：
- 数据预处理和管理
- 深度学习模型
- 深度神经网络训练
- 监控训练过程
- 深度神经网络部署
- 深度神经网络共享
- 可扩展代码
优势
Caffe 的优势如下：
- Caffe 非常适合传统的基于图像的 CNN
- Caffe 非常适合传统的基于图像的 CNN
- 允许网络可视化
- CPU 和 GPU 的实现
- 允许在 Python 中定义层
劣势
Caffe 的劣势如下：
- 它有点复杂
- 为大型网络编写 proto 文件很糟糕
- 体验新架构很糟糕
- Caffe 的生产部署并不容易
区别
BigDL 和 Caffe 之间的主要区别如下：
| BigDL | Caffe |
|---|---|
| 它由 Jason Dai 于 2016 年在英特尔推出。 | 它于 2017 年在加州大学伯克利分校开发。 |
| 它是 Apache Spark 的一个分布式深度学习框架。 | Caffe 是一个面向从业者和开发人员的端到端深度学习框架。 |
| 它使用 Scala 语言编写。 | Caffe 使用 C++ 语言编写。 |
| BigDL 支持的操作系统是 Apache Spark。 | Caffe 支持的操作系统是 Linux、macOS 和 Windows。 |
| BigDL 不支持计算统一设备架构。 | Caffe 支持计算统一设备架构。 |
| 软件许可证为 Apache 2.0。 | 软件许可证为 BSD。 |
更新于： 2022年3月23日
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