Caffe

Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）是由伯克利视觉与学习中心（Berkeley Vision and Learning Center，BVLC）开发的开源深度学习框架，专注于高效构建卷积神经网络，在计算机视觉任务中表现尤为突出。

Caffe官网入口网址：https://caffe.berkeleyvision.org

该框架在设计上强调表达能力、运行速度与模块化结构，使其在图像分类等典型应用场景中具备良好的性能。Caffe支持在CPU与GPU之间灵活切换，兼顾开发便利性与计算效率，适用于从研究原型到大规模数据处理的多种需求。

除BVLC主导开发外，Caffe也依托活跃的开源社区持续演进，其功能已从最初的视觉领域逐步拓展至语音识别与多媒体分析等方向。用户可通过官方提供的教程资源系统学习框架使用方法，包括模型定义、训练流程及部署实践等内容。