要使用Caffe进行图像分类任务，可以按照以下步骤进行：
准备数据集：首先需要准备用于训练和测试的图像数据集。可以使用已有的数据集，也可以根据自己的需求创建数据集。
配置网络模型：根据自己的需求选择合适的网络模型，比如AlexNet、VGG、GoogLeNet等。可以根据Caffe提供的模型结构进行修改或者自己搭建网络模型。
编写网络配置文件：根据选择的网络模型，编写相应的网络配置文件，包括网络结构、训练参数等。可以使用文本编辑器编写网络配置文件。
训练网络模型：使用Caffe提供的命令行工具caffe train来训练网络模型。通过命令行输入caffe train命令，指定网络配置文件和训练参数，开始训练网络模型。
测试网络模型：训练完成后，可以使用训练好的网络模型对测试集进行测试，评估模型的准确率和性能。
应用训练好的模型：最后，可以将训练好的模型应用到实际的图像分类任务中，对新的图像进行分类。
通过以上步骤，可以使用Caffe进行图像分类任务并得到较好的分类效果。同时，可以根据具体需求进行调整和优化，提高分类准确率和性能。