目前 99% 的 AI 模型训练都是使用 Python 开发的。
除了TensorFlow，在这个圈子里还有一个绝对的霸主，以及几个重要的配角。我们来看看它们是谁，以及它们和 Python 的关系。
一、 唯一的超级对手：PyTorch (Meta/Facebook 出品)
如果说 AI 圈有“可口可乐”，那 TensorFlow 只是其中之一，另一个“百事可乐”就是PyTorch。
地位：目前学术界（写论文、搞科研）的第一选择，工业界也在疯狂追赶。
和 Python 的关系：它比 TensorFlow更 Python！
TensorFlow 有时候写起来稍微有点拗口（早期的静态图设计）。
PyTorch 写起来就像写普通的 Python 代码一样自然，调试非常方便，所以程序员极其喜欢它。
如果你用 PyTorch 训练模型，K210 怎么用？
TensorFlow 的路线是：.pb
.tflite nncase。PyTorch 的路线是：.pt
.onnxnncase。(注：ONNX 是一个通用的中间格式，相当于 AI 界的“英语”，谁都能转成它)。
二、 重要的配角们
Keras (现在是 TensorFlow 的一部分)
定位：傻瓜相机。
特点：它本来是一个独立的库，因为它太好用、太简单了，后来被 Google 收购，变成了 TensorFlow 的“官方高层接口”。
代码风格：model.add(Convolution...)，非常像搭积木。初学者建议先看 Keras。
PaddlePaddle (飞桨 - 百度出品)
定位：中国版 TensorFlow。
特点：在国内非常火，全中文文档极其友好。如果你在中国做 OCR（文字识别）或者工业质检，飞桨的模型库非常丰富。
K210 支持：也可以通过转为 ONNX 格式部署到 K210。
Caffe (老前辈)
定位：退役老兵。
特点：很多年前（2015年左右）它是老大。现在很少有人用它训练新模型了，但是因为它结构简单，很多老旧的嵌入式芯片（比如海思早期的芯片）只支持 Caffe。K210 也支持 Caffe 转换，但现在不推荐学了。
