選擇訓練設備：

時間：2022-03-16 09:42:02 | 來源：行業(yè)動態(tài)

時間：2022-03-16 09:42:02 來源：行業(yè)動態(tài)

在data_collection.ipynb最后一個步驟是將收集分類的數(shù)據(jù)集進行壓縮，目的是要在其他計算性能較好的設備上進行模型訓練，可以在Jetson AGX Xavier、Xavier NX或者裝有CUDA GPU卡的x86 PC上，但還需要配置相應的開發(fā)環(huán)境，包括CUDA、CUDNN、TensorRT等庫，以及TensorFlow、PyTorch、torchvision這些框架，這里面還牽涉到非常多的版本對應問題，其實是相當復雜的一項任務。

事實上，面對這樣400張224x224尺寸的圖像集，計算數(shù)據(jù)量并不大，用Jetbot的Jetson Nano（含2GB）是足以勝任的，頂多就是一兩個小時的模型訓練時間，但與重新達一個訓練環(huán)境相比，這個就簡單太多了。

因此這里推薦就是使用Jetbot的設備進行訓練就行，這樣收集完數(shù)據(jù)之后也不需要進行文件壓縮的步驟。

4. 關鍵詞：設備,訓練,選擇

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