1、Java好，生态完善，比较稳定 PHP合适做网站，应用面比较窄，go语言还没有发展起来，下面来说一下Java的优势，Java是一种可以撰写跨平台应用软件的面向对象的程序设计语言。
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2、一旦项目有大量数据抓取的需求，我的第一选择肯定会是Python，因为在同等开发周期内，Python的效率与执行效果是最优的；所以总的来看，性能不及golang纯粹，应用场景不如Python丰富，却也不能否定“PHP是最好的开发语言”。
3、从功能的角度来看，目前大多数情况下go语言比python更好。Python是一种基于面向对象编程的多范式，命令式和函数式编程语言。Go语言是一种基于并发编程范式的过程编程语言，它与C语言具有表面的相似性。
4、c/c++程序性能好，但容易出现内存方面的问题，且彻底掌握要花很久 java，python，php这些比较简单，但是程序性能方面达不到c/c++的程度。
pytorch 模型转tensorflow： https：// 通过onnx 手动修改batch 为动态值： model_onnx.graph.input[0].type.tensor_type.shape.dim[0].dim_param =？ 这下就可以使用batch 了。
这种情况通常是数据还在cpu上，又要用到gpu上计算导致的，可以尝试数据后面加上.cuda()。
cornernet转成tensorrt时需要利用中间件onnx，所以第一步需要将pytorch模型转成onnx格式ONNX：1ONNXOverview开放式神经网络交换（ONNX）是迈向开放式生态系统的第一步，它使AI开发人员能够随着项目的发展选择合适的工具。
创建虚拟环境 打开终端，输入：conda activate pytorch_env 登录后复制 创建pytorch使用的虚拟环境。（其中pytorch_env仅作为环境名称，可随意更改）环境创建好之后会默认进入该虚拟环境，此时可以在当前虚拟环境中新建pytorch。
1、ONNX是一个开放的标准，这个标准主要有以下三部分组成：一个可扩展的计算图模型的定义，它主要确定了一套用于序列化模型的格式标准。
2、Open Neural Network Exchange（ONNX，开放神经网络交换）格式，是一个用于表示深度学习模型的标准，可使模型在不同框架之间进行转移。
3、ONNX有两个变种：ONNX和ONNX-ML。ONNX只识别张量，ONNX-ML除了张量还能识别序列以及字典。总的来说，ONNX就是定义了一套标准，这套标准使得不同机器学习框架的数据流图有了一个统一的表示。
4、深度学习 deep learning 深度学习定义：欣顿（Hinton）等提出的一种研究信息的最佳表示及其获取方法的技术，在神经网络或信念网络的情况下是对基于深层结构或网络表示的输入输出间映射进行机器学习的过程。
5、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。
6、之后的Pytorch版本有支持，需要更高版本的ONNX Pytorch中，Expand未改动的dim可以指定为-1，导出到ONNX中时，需要手动指定每个dim的值。如：Pytorch中，Squeeze一个不为1维的dim不会有任何效果。
