tensorflow中如何下载cv2模块？
通过pip安装，pip安装opencv-python，然后导入cv2。
Keras还是TensorFlow，程序员该如何选择深度学习框架？
Keras高度封装，有利于研究人员快速实现或重现算法。
事实上，tensorflow目前已经有高度封装的接口，比如
然而，高度封装的API可以你看不到更多的参数，所以很多情况下，你复制的模型可能不收敛，或者精度跟论文不一样。什么？;s更多，现在tensorflow完全可以直接调用使用。并且在tf2.0中，keras还享有更多的tf资源，keras构建的模型可以通过调用savemodel保存。
如果你是程序员，你肯定需要模型部署。目前工业云端大部分还是部署tensorflow或者pytorch模型保存的模型。
Caffe模型
端侧或边侧，或部署轻量级模型，等等。tflite文件，定量部署后。张量流是最常见的。具体情况看你的公司的硬件支持。
例如，我们公司s的芯片目前只支持caffe模式，我也很无奈的从一开始就了解caffe。
幸运的是，有一个开源项目支持各种模型之间的转换。