CAFE是另一个面向图像处理领域的、比较流行的深度学习框架，它是由贾阳青（Yangqing Jia）在加利福尼亚伯克利大学读博士期间开发的。同样，它也是开源的！
首先，Caffe对递归网络和语言建模的支持不如上述三个框架。但是Caffe最突出的地方是它的处理速度和从图像中学习的速度。
Caffe可以每天处理超过六千万张图像，只需单个NVIDIA K40 GPU，其中 1毫秒/图像用于推理，4毫秒/图像用于学习。
它为C、Python、MATLAB等接口以及传统的命令行提供了坚实的支持。
通过Caffe Model Zoo框架可访问用于解决深度学习问题的预训练网络、模型和权重。这些模型可完成下述任务：
- 简单的递归
- 大规模视觉分类
- 用于图像相似性的SiameSE网络
- 语音和机器人应用
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