Caffe框架与其他深度学习框架相比具有以下几个区别：
面向计算机视觉任务的设计：Caffe框架最初是为了解决计算机视觉任务而设计的，因此在处理图像数据方面具有很好的性能和灵活性。
配置简单、易于使用：Caffe框架的配置文件采用简单的文本格式，易于理解和修改，使得用户可以方便地进行模型构建和调整。
支持多种模型训练方式：Caffe框架支持多种模型训练方式，包括监督学习、无监督学习、强化学习等，能够满足不同任务的需求。
高效的并行计算：Caffe框架利用了CUDA和cuDNN等工具实现了高效的并行计算，能够在GPU上快速地进行模型训练和推理。
社区支持和文档齐全：Caffe框架拥有庞大的用户社区和详细的文档支持，用户可以方便地获取帮助和学习资料。