简单易用：Caffe采用了简洁的C++代码结构和易于理解的Python接口，使得用户可以快速上手并进行深度学习任务。
灵活性：Caffe支持多种不同类型的神经网络架构，包括卷积神经网络、循环神经网络等，用户可以根据自己的需求灵活地构建和训练神经网络。
高效性：Caffe在设计时考虑了运行速度和内存占用的优化，使得其在大规模数据集上训练神经网络时具有较高的效率。
社区支持：Caffe拥有庞大的用户社区和开发团队，用户可以通过社区获得支持和帮助，也可以参与到Caffe的开发和改进中来。
可扩展性：Caffe提供了丰富的插件和扩展接口，用户可以根据自己的需求对Caffe进行定制和扩展。