Caffe的核心特點包括：
模塊化：Caffe采用模塊化的設計，使得用戶可以輕松地添加新的層和功能來構建自己的深度學習模型。
高性能：Caffe使用C++編寫，底層運用了CuDNN、cuBLAS等深度學習庫，能夠充分利用GPU進行加速，提高訓練和推理的速度。
靈活性：Caffe支持多種數據格式，并提供了豐富的配置選項，可以靈活地進行模型訓練和調優。
易用性：Caffe提供了Python和MATLAB接口，使得用戶可以使用這些流行的編程語言來快速開發和測試深度學習模型。
社區支持：Caffe擁有活躍的社區支持，用戶可以在社區中獲取幫助、分享經驗和交流最新的深度學習技術。
