要在Caffe框架中進行視頻分類任務，可以按照以下步驟進行：
數據準備：首先需要準備好視頻數據集，包括訓練集和測試集。每個視頻需要被轉換成一系列的圖像幀，并且需要為每個視頻標注對應的類別標簽。
模型選擇：選擇適合視頻分類任務的深度學習模型，比如3D卷積神經網絡（3D Convolutional Neural Network）或者雙流網絡（Two-Stream Network）。
定義網絡結構：根據選擇的模型，定義相應的網絡結構，包括卷積層、池化層、全連接層等。可以參考Caffe框架提供的模型結構或者根據自己的需求來設計網絡結構。
數據預處理：對視頻數據進行預處理，比如數據增強、歸一化等操作，以提高模型的泛化能力。
訓練模型：使用準備好的訓練集和定義好的網絡結構，在Caffe框架中進行模型訓練。可以使用梯度下降等優化算法來調整模型參數，使模型能夠更好地擬合訓練集數據。
模型評估：使用測試集數據對訓練好的模型進行評估，計算分類準確率等指標來評估模型的性能。
模型部署：將訓練好的模型部署到實際應用中，對新的視頻數據進行分類預測。
通過以上步驟，就可以在Caffe框架中完成視頻分類任務。需要注意的是，視頻分類任務相對于圖像分類任務會更加復雜，需要更多的計算資源和時間來訓練模型。
