BigDL和Caffe都是深度学习框架，但它们有以下几点区别：

1. 编程语言：BigDL是用Scala编写的，而Caffe是用C++编写的。

2. 支持的神经网络类型：BigDL支持的神经网络类型包括：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）和长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）等。而Caffe主要用于卷积神经网络的训练和预测。

3. 分布式训练：BigDL支持分布式训练，并可在大规模集群上进行加速。而Caffe没有直接支持分布式训练的功能，需要在分布式系统上手动实现分布式训练。

4. 数据输入：BigDL支持将数据从Spark RDD输入到神经网络中，而Caffe需要将数据预处理为二进制格式的LMDB或HDF5。

5. 应用场景：BigDL适用于需要处理大规模数据的深度学习任务，如图像和语音识别等。Caffe则更适合用于较小的数据集的训练和预测，如目标检测等。

总之，BigDL和Caffe适用于不同的应用场景，开发者要根据需求选择适合自己的深度学习框架。 免责声明：本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成，仅供参考，火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见，您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈，火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。