Caffe2 (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) é um open source, framework de alto desempenho para o desenvolvimento de aprendizagem de máquinas models.
Caffe2 é um framework popular devido à sua velocidade. A framework pode processar mais de 60 milhões de imagens por dia com uma única GPU de alta performance, como a Nvidia Tesla K40. O framework leva apenas um milissegundo por imagem para inferência e quatro milissegundos por imagem para aprendizagem.
Caffe2 suporta muitos tipos de modelos aprendizagem profunda e é especializado em segmentação de imagens e classificação de imagens. Os tipos suportados incluem redes neurais convolucionais (CNN), redes neurais recorrentes (RNNN), memória de longo prazo (LSTM) e projetos de redes neurais totalmente conectadas. O framework suporta aceleração de CPU Intel e Nvidia GPGPU juntamente com implementações de placas multi-gráficas. Caffe2 irá suportar AMD OpenCL, FPGAs, aceleradores de IA e processadores CNN.
Yangqing Jia originalmente desenvolveu o Caffe durante seu programa de doutorado na Universidade de Berkley, Califórnia. A versão atual tem muitos colaboradores e é mantida pelo Berkley Vision and Learning Center. O programa é codificado em C++ com a Python interface e está disponível sob uma Licença BSD. Como um de seus principais desenvolvedores, o Facebook anunciou o Caffe2 em abril de 2017.