Cafe2框架主要适用于以下场景：
机器学习模型的训练和推理：Cafe2是一个用于构建、训练和部署深度学习模型的框架，可以用于各种机器学习任务，包括图像识别、自然语言处理、语音识别等。
高性能计算：Cafe2具有高效的计算性能和可扩展性，适用于需要大量计算资源进行并行计算的场景，如大规模数据处理、模型训练等。
移动端应用：Cafe2支持在移动端部署深度学习模型，可以用于开发各种智能手机应用，如人脸识别、图像处理等。
自动驾驶：Cafe2可以用于开发和部署自动驾驶系统中的机器学习模型，例如目标检测、车道保持等任务。
总的来说，Cafe2框架适用于需要高性能、高效率的深度学习计算场景，包括研究领域、工业应用、移动端应用等。
在Cafe2框架中，可以使用caffe2的Save和Load函数来保存和加载已训练的模型。
保存模型：
# Save the trained model
workspace.SaveNet("path/to/...
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首先，需要定义一个包含所有类别的输出...
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from caffe2.python i...
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