在Caffe中实现端到端的深度学习任务，一般需要按照以下步骤进行：
数据准备：准备好训练数据集和验证数据集，并将其转换成Caffe支持的数据格式，如LMDB或HDF5。
网络设计：设计深度神经网络结构，可以选择使用已有的经典网络结构，如LeNet、AlexNet、VGG等，也可以根据自己的需求设计新的网络结构。
配置网络：使用Caffe的配置文件（通常是.prototxt文件）来定义网络结构、数据输入输出等信息。
训练模型：使用Caffe提供的训练工具来训练模型，可以选择不同的优化算法、学习率策略等参数。
模型测试：在验证数据集上对训练好的模型进行测试，评估模型性能。
模型部署：将训练好的模型部署到目标平台上进行推断，可以使用Caffe提供的工具或者将模型转换成其他框架支持的格式进行部署。
通过以上步骤，可以在Caffe中实现端到端的深度学习任务。需要注意的是，Caffe相对来说比较底层，需要一定的深度学习和编程经验才能使用。如果需要更加简单易用的深度学习框架，也可以考虑使用TensorFlow、PyTorch等框架。
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