Caffe框架的缺点有哪些

1. 学习曲线陡峭：Caffe的配置和使用需要一定的深度学习知识和经验，对于初学者来说，可能需要花费更多的时间和精力来学习和上手。

2. 缺乏灵活性：Caffe主要用于卷积神经网络的训练和推理，对其他类型的神经网络结构和任务支持不够全面，缺乏灵活性。

3. 缺乏直观性：Caffe的配置和使用相对复杂，对于一些简单的任务或实验，可能需要花费更多的时间和精力来完成。

4. 社区支持相对较少：相比于其他深度学习框架如TensorFlow和PyTorch，Caffe的用户群体相对较小，社区支持也相对有限。

5. 资源占用较高：Caffe对硬件资源的要求较高，训练大规模模型时可能需要更多的GPU和内存资源。

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