1. CUDA：Caffe 可以利用 NVIDIA 的 CUDA 平台进行 GPU 加速，从而实现在 NVIDIA GPU 上高效地运行深度学习模型。
2. cuDNN：Caffe 可以集成 NVIDIA 的 cuDNN（CUDA Deep Neural Network library），提供针对深度神经网络的高性能优化，加快卷积神经网络等深度学习模型的运行速度。
3. OpenCL：Caffe 也可以通过 OpenCL 进行跨平台的通用计算加速，但相对于 CUDA，在 GPU 上的性能可能会有所差异。
4. BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）库：Caffe 可以利用 BLAS 库来加速矩阵乘法等数学运算，提高深度学习模型的训练和推理速度。
请注意，具体支持的硬件加速方式取决于您安装的 Caffe 版本和配置。
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Euclidean损失函数：用于回归问题，计算模...
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保存模型：
net.save('model.caffemodel') 加载模型：
net = caffe.N...
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