本文作者薛云峰，主要从事视频图像算法的研究，于浙江捷尚视觉科技股份有限公司担任深度学习算法研究员。相信很多小伙伴和我一样使用了很长时间的Caffe深度学习框架，也非常希望从代码层次理解Caffe的实现

近些年来， Google、Microsoft和Facebook等几大玩家都创建了自己的AI研发团队，并取得了一些令人瞩目的成果。2015年11月9日，谷歌宣布TensorFlow开源，这是一个在GPU

效果 image.pngdemoNSArray *array["一","二二","三三三","四四四四

安装相应依赖 apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compilerap

一、Pytorch转ONNX的意义 一般来说转ONNX只是一个手段，在之后得到ONNX模型后还需要再将它做转换，比如转换到TensorRT上完成部署，或者有的人多加一步，从ONNX先转换到caffe，再从caffe到tensorRT。原因是

pip install opencv-python apt update && apt install -y libsm6 libxext6 apt-get install -y libxrender-dev apt-get

1.什么是Caffe？ 全称-Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，核心语言C，支持命令行、Python

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