Caffe框架是一個深度學習框架，主要用于訓練和測試深度神經網絡模型。它被設計用于處理大規模的圖像和視頻數據，以及其他一些具有規則結構的數據。
Caffe框架的作用包括：
模型訓練：Caffe提供了一套靈活的接口和工具，可以使用標準的深度學習算法來訓練神經網絡模型。用戶可以通過定義網絡結構、選擇優化算法和設置超參數來進行模型訓練。
模型推理：Caffe可以使用訓練好的模型來進行推理，即輸入一個樣本數據，輸出對應的預測結果。這對于圖像分類、目標檢測、語義分割等任務非常有用。
模型部署：Caffe支持將訓練好的模型部署到不同的平臺和設備上，包括CPU、GPU、FPGA等。這使得模型可以在嵌入式設備、移動設備和云服務器等不同的環境中運行。
模型可視化和調試：Caffe提供了一系列的工具和可視化界面，可以幫助用戶理解和調試神經網絡模型。用戶可以查看網絡結構、觀察特征圖、可視化權重等，以便更好地理解模型的工作原理和性能。
總的來說，Caffe框架的作用是提供一個方便、高效的平臺，用于開發和應用深度學習模型，尤其是在處理圖像和視頻數據方面。
