采用富有表达力的架构，模型和优化过程通过配置文件定义，无需复杂的硬编码，这一特性极大地鼓励了开发者进行应用创新，能够快速尝试不同的模型结构和优化策略。同时，通过简单设置一个标志位即可在 CPU 和 GPU 之间切换，方便开发者在训练阶段使用 GPU 加速，然后将模型部署到普通集群或移动设备上，实现了训练与部署环境的灵活切换，满足了不同场景下的需求。
在速度方面表现卓越，使用单个 NVIDIA K40 GPU 每天能够处理超过 6000 万张图像，推理速度可达每张图像 1 毫秒，学习速度为每张图像 4 毫秒，并且随着库版本更新和硬件发展，其性能仍在不断提升。这种高效的处理能力使其非常适合研究实验中的快速迭代以及工业场景中的大规模部署，能够有效应对海量数据的处理需求，在图像识别、语音处理和多媒体等领域发挥重要作用。
拥有一个活跃且不断壮大的开源社区，在其诞生的第一年就被超过 1000 名开发者进行了分支开发，并收到了许多重要的代码贡献，这使得 Caffe 能够紧跟技术发展前沿，无论是代码质量还是模型效果都处于领先水平。社区成员积极参与框架的改进和完善，分享使用经验和创新应用，为 Caffe 的持续发展注入了源源不断的活力。用户可以通过加入 Caffe-users 邮件组和 Github 社区参与讨论、提问和获取帮助，共同推动 Caffe 的进步。
提供了全面的文档资料，包括详细的教程文档、API 文档、基准测试结果以及从入门到实践的各类示例。例如，“DIY Deep Learning for Vision with Caffe and Caffe in a Day” 提供了框架的教程演示和全天的速成课程；Notebook Examples 涵盖了图像分类、LeNet 学习、风格识别微调、多标签分类等多种实际应用场景的示例代码；Command Line Examples 则通过 ImageNet、LeNet MNIST、CIFAR-10 等数据集的训练和测试示例，帮助用户快速上手。此外，Model Zoo 提供了预训练模型和标准的模型分发格式，方便用户直接使用或进行二次开发。
已经在众多学术研究项目、初创公司原型开发以及大规模工业应用中得到应用，涉及视觉、语音和多媒体等多个领域。其高效的性能和易用性使其成为研究人员探索新算法、企业开发实际产品的有力工具，推动了深度学习技术在各个领域的落地和发展，为人工智能技术的广泛应用奠定了坚实基础。
Caffe 以其独特的架构、卓越的性能、活跃的社区和丰富的资源，成为深度学习领域的重要工具之一，为开发者提供了一个高效、灵活且易于使用的平台，助力他们在深度学习的道路上快速前行，实现更多创新和突破。
