近年來，機器學習在計算機技術中得到了廣泛的應用，caffe是一種非常流行的深度學習框架之一，其支持大量廣泛的神經網絡架構和優化算法，但是在安裝和配置上卻比較麻煩。一種解決方案是使用Docker，通過caffe-docker可以輕松地使用caffe，并且不需要擔心底層環境的問題。

caffe-docker是基于Docker的容器化解決方案，它提供了一個預先配置好的環境，包括Ubuntu，CUDA，cuDNN，caffe和Python等常見的深度學習依賴項。它也提供了一些常見的鏡像，如caffe-cpu和caffe-gpu，以滿足不同的需求。除此之外，它提供了一個方便的命令行界面，例如在容器內進行訓練、測試、數據準備和可視化等。

sudo docker pull bvlc/caffe:cpu
sudo docker run -ti bvlc/caffe:cpu caffe --version

以上是運行caffe-cpu鏡像的示例代碼，首先需要通過Docker下載鏡像，然后使用命令運行容器，并在容器內執行caffe命令。為了訪問容器中的數據，還需要映射外部文件夾到容器中。

大約有數百個不同的鏡像可供選擇，包括一些支持Google，Facebook，Microsoft等公司開發的最新的深度學習工具。為使整個caffe-docker體驗更順暢，建議事先了解Docker的基礎知識和常用命令。

使用caffe-docker可以非常方便地利用深度學習來推動各個行業的創新，例如圖像識別、語音識別、自然語言處理、智能交通等。同時，長期使用caffe-docker可以節省很多配置環境的時間，更專注于算法的研究和應用。