Caffe2 (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) è un framework open source ad alte prestazioni per lo sviluppo di modelli di machine learning.
Caffe2 è un framework popolare grazie alla sua velocità. Il framework può elaborare oltre 60 milioni di immagini al giorno con una singola GPU ad alte prestazioni, come la Nvidia Tesla K40. Il framework richiede solo un millisecondo per immagine per inferenza e quattro millisecondi per immagine per l'apprendimento.
Caffe2 supporta molti tipi di modelli di deep learning ed è specializzato nella segmentazione e classificazione delle immagini. I tipi supportati includono reti neurali convoluzionali (CNN), reti neurali ricorrenti (RNN), memoria a lungo termine (LSTM) e progetti di reti neurali completamente connesse. Il framework supporta l'accelerazione della CPU Intel e la GPGPU Nvidia insieme a implementazioni di schede grafiche multiple. Caffe2 supporterà AMD OpenCL, FPGA, acceleratori AI e processori CNN.
Yangqing Jia ha originariamente sviluppato Caffe durante il suo dottorato. programma presso l'Università di Berkley, California. La versione attuale ha molti contributori ed è mantenuta dal Berkley Vision and Learning Center. Il programma è codificato in C ++ con un'interfaccia Python ed è disponibile con una licenza BSD. Come uno dei suoi principali sviluppatori, Facebook ha annunciato Caffe2 nell'aprile 2017.