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在caffe框架下，训练好模型后，如何预测上万张图片？
谢谢你的邀请。你的问题很好，但我年纪太大，知识面太窄，回答不了。对不起。
什么叫做深度学习框架，其作用是什么？
深度学习框架也像Caffe和tensorflow，它们是帮助您进行深度学习的工具。简言之，它们是图书馆。编程时，需要导入Caffe。打个简单的比方，一套深度学习框架就是这个品牌的一套积木。每个组件都是特定模型或算法的一部分。您可以设计如何使用构建块来堆叠与数据集匹配的构建块。这样做的好处是，你不必重复制造轮子。模型，即构建块，是为您准备的。您可以直接组装它，但不同的组装方法（即不同的数据集）取决于您。深度学习框架的出现降低了进入门槛。你不需要从复杂的神经网络开始编码。您可以根据需要使用现有的模型。你可以自己训练模型的参数。您还可以在现有模型的基础上添加自己的层，或者在顶部选择所需的分类器。当然，正因为如此，没有一个框架是完美的，就像一组积木可能没有你需要的那种积木，所以不同框架的应用领域并不完全一致。
caffe是什么语言？
Caffe是一个清晰有效的深度学习框架。它是一个纯C/CUDA架构，支持命令行、Python和MATLAB接口。它可以在CPU和GPU之间无缝切换。它的作者是贾阳青。caffe2已经发布了。
cafe的全称是卷积结构，用于快速特征嵌入，核心语言是C语言。Caffe的基本工作流程是设计一个基于神经网络的简单假设。所有计算均以层的形式表示。网络层做的是输入数据
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