Caffe和TensorFlow是两种流行的深度学习框架，它们有一些区别：
架构：Caffe是一个专门用于卷积神经网络（CNN）的框架，而TensorFlow是一个更通用的深度学习框架，可以用于构建各种类型的神经网络。
编程模型：Caffe使用声明式的配置文件来定义神经网络的结构和参数，而TensorFlow使用图模型来表示神经网络的计算流程，并使用会话（session）来执行计算。
计算方式：Caffe是一个基于静态计算图的框架，即在运行之前就需要定义好整个计算图，而TensorFlow是一个基于动态计算图的框架，可以动态地构建、修改和执行计算图。
编程语言：Caffe主要使用C++语言编写，TensorFlow主要使用Python语言编写，同时也支持其他语言如C++和Java。
总的来说，Caffe更适合用于构建和训练卷积神经网络，而TensorFlow更适合用于构建和训练各种类型的神经网络，并具有更强大的灵活性和可扩展性。