Caffe框架主要功能包括：
卷积神经网络：Caffe支持卷积、池化、全连接和局部响应归一化等常用卷积神经网络的操作。
多模态学习：Caffe支持多输入和多输出的网络结构，可以用于多模态学习任务，如图像和文本的联合训练。
可视化工具：Caffe提供了可视化工具，可以实时可视化网络的训练过程，包括损失函数的变化、网络权重的分布等。
模型压缩和量化：Caffe支持模型压缩和量化技术，可以减少模型的存储空间和计算复杂度，提高模型的推理速度。
分布式训练：Caffe支持分布式训练，可以将训练任务分布到多个GPU或多台机器上进行并行计算，加快训练速度。
模型预训练和迁移学习：Caffe提供了一些预训练的模型，可以用于迁移学习和快速搭建模型。
多种硬件支持：Caffe可以在CPU和GPU上运行，支持多种GPU加速库，如CUDA和CuDNN。
多种数据格式支持：Caffe支持常见的图像数据格式，如LMDB和HDF5，可以方便地处理大规模的数据集。
多种任务支持：Caffe不仅可以用于图像分类任务，还可以用于目标检测、语义分割、图像生成等多种计算机视觉任务。
开放源代码和丰富的社区支持：Caffe是开源的，拥有庞大的社区支持，用户可以方便地获取最新的代码和技术支持。
