Caffe框架主要功能包括：
卷積神經網絡：Caffe支持卷積、池化、全連接和局部響應歸一化等常用卷積神經網絡的操作。
多模態學習：Caffe支持多輸入和多輸出的網絡結構，可以用于多模態學習任務，如圖像和文本的聯合訓練。
可視化工具：Caffe提供了可視化工具，可以實時可視化網絡的訓練過程，包括損失函數的變化、網絡權重的分布等。
模型壓縮和量化：Caffe支持模型壓縮和量化技術，可以減少模型的存儲空間和計算復雜度，提高模型的推理速度。
分布式訓練：Caffe支持分布式訓練，可以將訓練任務分布到多個GPU或多臺機器上進行并行計算，加快訓練速度。
模型預訓練和遷移學習：Caffe提供了一些預訓練的模型，可以用于遷移學習和快速搭建模型。
多種硬件支持：Caffe可以在CPU和GPU上運行，支持多種GPU加速庫，如CUDA和CuDNN。
多種數據格式支持：Caffe支持常見的圖像數據格式，如LMDB和HDF5，可以方便地處理大規模的數據集。
多種任務支持：Caffe不僅可以用于圖像分類任務，還可以用于目標檢測、語義分割、圖像生成等多種計算機視覺任務。
開放源代碼和豐富的社區支持：Caffe是開源的，擁有龐大的社區支持，用戶可以方便地獲取最新的代碼和技術支持。
