在深度学习领域，Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）是一个非常知名的框架。它最初由加州大学伯克利分校的贾扬清等人开发，如今已经成为许多研究者和工程师的首选工具之一。那么，Caffe框架主要用来做什么呢？

首先，Caffe最显著的特点是其对卷积神经网络（CNN）的支持。CNN在图像识别、分类等领域有着广泛的应用，而Caffe正是为了高效地构建和训练这些网络而设计的。通过Caffe，用户可以轻松地定义、训练以及部署复杂的卷积神经网络模型。这使得Caffe成为处理大规模图像数据集的理想选择。

其次，除了图像处理之外，Caffe还支持其他类型的深度学习任务。例如，在语音识别、自然语言处理等方面也有着不错的表现。这意味着开发者可以根据自己的需求灵活地调整模型结构以适应不同的应用场景。

此外，Caffe强调速度与效率。对于需要快速迭代实验结果的研究人员来说，这一点尤为重要。Caffe能够充分利用硬件资源（如GPU），从而大大缩短了模型训练所需的时间。同时，它还提供了丰富的接口（如Python API），方便用户进行二次开发。

最后但同样重要的是，Caffe拥有活跃的社区支持。这意味着无论是在遇到技术难题时寻求帮助，还是希望与其他同行交流经验，你都可以找到大量有用的资源。

综上所述，Caffe框架主要用于构建、训练及部署基于卷积神经网络的深度学习模型，并且适用于多种应用场景。无论是学术研究还是工业应用，Caffe都展现出了强大的功能性和灵活性。