Over the past few years Caffe, from Berkeley AI Research, has gained a strong following in the deep learning community with over 15K forks on the github.com/BLVC/Caffe site. With its well organized, very modular C++ design it is easy to work with and very fast. However, in the world of Windows development, C# has helped accelerate development with many of the enhancements that it offers over C++, such as garbage collection, a very rich .NET programming framework and easy database access via Entity Frameworks. So how can a C# developer use the advances of C# to take full advantage of the benefits offered by the Berkeley Caffe deep learning system? The answer is the fully open source, 'MyCaffe' for Windows .NET programmers. MyCaffe is an open source, complete C# language re-write of Berkeley's Caffe. This article describes the general architecture of MyCaffe including the newly added MyCaffeTrainerRL for Reinforcement Learning. In addition, this article discusses how MyCaffe closely follows the C++ Caffe, while talking efficiently to the low level NVIDIA CUDA hardware to offer a high performance, highly programmable deep learning system for Windows .NET programmers.


翻译:在过去几年里,伯克利AI 研究所的咖啡因在深层次的学习社区中获得了强大的追随者。 在 github.com/BLVC/Cafe 站点上有15K以上叉子的15K的深层学习社区中, Cffe 获得了强大的追随者。 由于它的组织完善、非常模块化的C++设计, 它很容易与Windows开发工作, 并且非常快速。 然而, 在Windows开发的世界中, C#帮助加快了发展, 因为它在C++ 上提供了许多增强功能, 比如垃圾收集, 一个非常丰富的. NET 编程框架以及通过实体框架访问数据库。 因此, C# 开发者如何利用 C# 的进步来充分利用 Berkeley Cafe 深层学习系统提供的好处? 答案是完全开放的源, “ MyCafe ” (MyCafe) 。 MyCafe 是一个开放源, 完成 C# 语言的重写Cwrite of C++Wer' Cafe com Produstrual Production of System 。

0
下载
关闭预览

相关内容

深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
176+阅读 · 2020年2月1日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
270+阅读 · 2019年10月9日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
Facebook PyText 在 Github 上开源了
AINLP
7+阅读 · 2018年12月14日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
【推荐】直接未来预测:增强学习监督学习
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年11月24日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
Deep Reinforcement Learning 深度增强学习资源
数据挖掘入门与实战
7+阅读 · 2017年11月4日
Arxiv
14+阅读 · 2020年2月6日
Accelerated Methods for Deep Reinforcement Learning
Arxiv
6+阅读 · 2019年1月10日
Arxiv
11+阅读 · 2018年7月31日
Arxiv
15+阅读 · 2018年6月23日
VIP会员
相关资讯
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
Facebook PyText 在 Github 上开源了
AINLP
7+阅读 · 2018年12月14日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
【推荐】直接未来预测:增强学习监督学习
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年11月24日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
Deep Reinforcement Learning 深度增强学习资源
数据挖掘入门与实战
7+阅读 · 2017年11月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员