Caffe 全称：Convolution Architecture For Feature Extraction(用于特征抽取的卷积框架)。

Caffe是一个清晰、可读性高、快速的深度学习框架。

背景：
Caffe前身是decaf,由加州伯克利大学博士贾扬青开发的一个用于深度卷积网络的Python框架（无GPU）模式，之后被伯克利大学实验室团队丰富成caffe。

Cafee的特点
Expression:通过文本来构建模型和优化策略，而不是代码。
Speed:现有的CNN模型中速度最快。在NVIDIA K40 或Titan GPU*上，训练一张图片要5ms，测试一张图片要2ms。
Modularity:易扩展
纯C++/CUDA构建的框架，提供了命令行、Python、MATLAB接口
实现了CPU和GPU的无缝结合
Caffe Model Zoo :model share