在Cafe2框架中，可以使用多种方法来处理多类别分类任务。其中最常用的方法是使用交叉熵损失函数和Softmax激活函数。
首先，需要定义一个包含所有类别的输出层，通常是一个全连接层。然后，在定义网络结构的时候，将这个输出层连接到网络的最后一层，并使用Softmax激活函数将输出转换为概率值。
接下来，需要定义一个损失函数来衡量模型预测的概率分布与真实标签之间的差异。在多类别分类任务中，通常使用交叉熵损失函数来计算损失值。
最后，在训练模型时，通过最小化交叉熵损失函数来优化模型参数，以使模型能够更好地预测不同类别的标签。
总的来说，处理多类别分类任务的关键步骤包括定义输出层、使用Softmax激活函数、定义交叉熵损失函数和优化模型参数。通过这些步骤，可以在Cafe2框架中有效地处理多类别分类任务。
