學習曲線陡峭：Caffe的配置和使用需要一定的深度學習知識和經驗，對于初學者來說，可能需要花費更多的時間和精力來學習和上手。
缺乏靈活性：Caffe主要用于卷積神經網絡的訓練和推理，對其他類型的神經網絡結構和任務支持不夠全面，缺乏靈活性。
缺乏直觀性：Caffe的配置和使用相對復雜，對于一些簡單的任務或實驗，可能需要花費更多的時間和精力來完成。
社區支持相對較少：相比于其他深度學習框架如TensorFlow和PyTorch，Caffe的用戶群體相對較小，社區支持也相對有限。
資源占用較高：Caffe對硬件資源的要求較高，訓練大規模模型時可能需要更多的GPU和內存資源。
