Caffe框架是一个深度学习框架，主要用于训练和推理深度神经网络模型。它提供了一种简单而高效的方式来定义和训练深度学习模型，尤其适用于计算机视觉任务。Caffe框架具有以下主要功能和应用：
模型定义：Caffe使用Protobuf文件格式来定义深度学习模型的结构，包括层的类型、参数和连接方式。这种模型定义方式简单直观，易于理解和修改。
训练：Caffe提供了用于训练深度学习模型的功能，包括数据加载、前向传播、反向传播和参数更新等。它支持多种优化算法和学习策略，如随机梯度下降、批量归一化和学习率衰减等。
推理：Caffe可以用训练好的模型进行推理，即输入待预测的数据，通过前向传播计算出输出结果。这使得Caffe可以用于图像分类、目标检测、语义分割等各种计算机视觉任务。
预训练模型：Caffe提供了一些经过预训练的模型，如AlexNet、VGGNet和GoogLeNet等，可以直接在这些模型的基础上进行微调，加速模型训练和提高模型性能。
总之，Caffe框架主要用于简化深度学习模型的定义、训练和推理过程，使研究人员和开发者能够更快地构建和应用深度学习模型。