在Cafe2框架中实现卷积神经网络（CNN）通常需要以下步骤：
定义网络结构：首先需要定义CNN的网络结构，包括卷积层、池化层、全连接层等。可以使用Caffe Model Zoo中提供的预训练模型，也可以自定义网络结构。
数据预处理：准备好训练数据，并对数据进行预处理，例如归一化、裁剪等。
创建网络：使用Caffe2的Python接口，创建CNN的网络结构。
定义损失函数：选择合适的损失函数，例如交叉熵损失函数。
配置优化器：选择合适的优化器，例如SGD、Adam等，并设置学习率、权重衰减等参数。
训练模型：使用训练数据，通过反向传播算法更新网络参数，直到损失函数收敛。
评估模型：使用测试数据评估模型性能，通常使用准确率、精确度等指标来评估模型性能。
以上是在Cafe2框架中实现卷积神经网络的基本步骤，具体实现过程可以参考Cafe2的官方文档或相关教程。