【应用场景】

• 工作场景：深度学习研究和工业应用
• 生活场景：图像分类、风格识别等多媒体应用

【目标用户】

• 学术研究人员
• 初创公司原型开发者
• 工业应用开发者

【核心功能】

• 提供表达性强、速度快、模块化的深度学习框架
• 支持CPU和GPU之间的无缝切换
• 提供丰富的预训练模型和教程

【是否免费】

• 是，遵循BSD 2-Clause许可证

【社区生态】

• 活跃的开源社区，有超过1,000名开发者参与贡献
• 提供caffe-users群组和Github平台供用户交流和贡献

【概括总结】

• Caffe是一个由伯克利AI研究（BAIR）开发的深度学习框架，以其表达性架构、扩展性代码和高速处理能力著称，适用于学术研究和工业应用。
• 它支持广泛的深度学习任务，包括图像分类、风格识别等，并且拥有一个活跃的开源社区。