Primeiro de tudo, isso é muito rápido e suporta GPU muito bem. Muitos códigos embutidos, para classificação e outros, você não precisa escrever muito código. suporta tipos de dados semelhantes aos do python.

Embora seja bom, mas vem com alguns problemas. Desenvolver a RNN com esse é um grande problema, seu desempenho diminuirá significativamente

O Caffe é muito fácil de começar, porque todas as estruturas de rede neural são configuradas com arquivos de configuração. Não preciso codificar para o design de rede. Além disso, ele pode ser usado para treinar modelo de ponta e grande escala de dados, pois sua velocidade de treinamento é muito rápida. A modularidade dos componentes do Caffe também facilita a expansão de novos modelos.

No início, o Caffe foi projetado para focar apenas nas imagens sem suporte para texto, voz e seqüência de tempo. Como resultado, é verdade que o Caffe suporta bem a Rede Neural Convolucional, mas não é bom no suporte à sequência de tempo RNN, LSTM. Além disso, o padrão de design baseado em Camadas não é amigável para a RNN.