Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）是一個開源的深度學習框架，由伯克利視覺與學習中心（Berkeley Vision and Learning Center，簡稱BVLC）開發(fā)。該框架特別適用于快速構建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，廣泛應用于計算機視覺領域。

Caffe官網(wǎng)網(wǎng)址：https://caffe.berkeleyvision.org/

Caffe的設計初衷是考慮表達性、速度和模塊化，使其在圖像分類等任務中能夠高效運行。此外，Caffe還支持在CPU和GPU之間切換，這使得它在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時具有很高的靈活性和效率。

Caffe不僅由BVLC開發(fā)，還得到了社區(qū)貢獻者的支持，這些貢獻者在GitHub上維護和開發(fā)該框架。Caffe的應用范圍已經(jīng)從最初的視覺研究擴展到語音和多媒體領域。

關于Caffe的更多教程和資源，可以訪問http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/ 和 http://tutorial.caffe.berkeleyvision.org/ ，這些資源提供了詳細的使用指南和示例。