Caffe2 (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) est un framework open source et performant pour le développement de modèles d'apprentissage automatique.
Caffe2 prend en charge de nombreux types de modèles d'apprentissage profond et est spécialisé dans la segmentation et la classification des images. Les réseaux neuronaux convolutifs, les réseaux neuronaux récurrents (RNN), les réseaux à mémoire à long terme (LSTM) et les réseaux entièrement connectés sont tous des types pris en charge. Le cadre prend en charge l'accélération des CPU Intel et les GPGPU Nvidia, ainsi que les implémentations de cartes graphiques multiples. Caffe2 prendra en charge AMD OpenCL, les FPGA, les accélérateurs d'IA et les processeurs CNN. Yangqing Jia a développé Caffe dans le cadre de son programme de doctorat à l'université de Berkley. La version actuelle compte de nombreux contributeurs et est maintenue par le Berkley Vision and Learning Center. Le programme est codé en C++ avec une interface Python et est disponible sous une licence BSD. En tant que l'un de ses principaux développeurs, Facebook a annoncé Caffe2 en avril 2017.
Caffe2 est un framework extrêmement populaire en raison de sa vitesse. Avec un seul GPU comme le Nvidia Tesla K40, il peut traiter plus de 60 millions d'images par jour. Le cadre ne prend qu'une milliseconde par image pour l'inférence et quatre millisecondes par image pour l'apprentissage.