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怎样用python实现深度学习
基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。
机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。
早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。
而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层实现，方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。
值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库，从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中，让开发者更关注逻辑于数据本身，而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。
用opencv的dnn模块调onnx模型文件
1.onnx（Open Neural Network Exchange）是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式，用于存储训练好的模型。
用于在各种深度学习训练和推理框架转换的一个中间表示格式。
它定义了一组和环境，平台均无关的标准格式，来增强各种AI模型的可交互性，开放性较强。
2.在对推理速度要求不高的情况下，使用opencv自带的dnn模块可快速部署应用和解决方案，
且能做到轻量化部署，减少对第三方平台的依赖。
它包含两个预处理函数（blobFromImage、blobFromImages），为通过预训练深度学习模型进行分类，做好准备。
这两个函数执行减均值、缩放和通道交换（可选），但是并不是所有的深度学习架构执行减均值和缩放，
在预处理你的图像之前，一定要读你所使用网络的相关文献。
cv2.dnn.blobFromImage函数返回的blob是我们输入图像进行随意从中心裁剪，减均值、缩放和通道交换的结果。
cv2.dnn.blobFromImages和cv2.dnn.blobFromImage不同在于，前者接受多张图像，后者接受一张图像。
多张图像使用cv2.dnn.blobFromImages有更少的函数调用开销，能够更快批处理图像或帧。
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