Caffe的核心特点包括：
模块化：Caffe采用模块化的设计，使得用户可以轻松地添加新的层和功能来构建自己的深度学习模型。
高性能：Caffe使用C++编写，底层运用了CuDNN、cuBLAS等深度学习库，能够充分利用GPU进行加速，提高训练和推理的速度。
灵活性：Caffe支持多种数据格式，并提供了丰富的配置选项，可以灵活地进行模型训练和调优。
易用性：Caffe提供了Python和MATLAB接口，使得用户可以使用这些流行的编程语言来快速开发和测试深度学习模型。
社区支持：Caffe拥有活跃的社区支持，用户可以在社区中获取帮助、分享经验和交流最新的深度学习技术。