选择训练设备：

时间：2022-03-16 09:42:02 | 来源：行业动态

时间：2022-03-16 09:42:02 来源：行业动态

在data_collection.ipynb最后一个步骤是将收集分类的数据集进行压缩，目的是要在其他计算性能较好的设备上进行模型训练，可以在Jetson AGX Xavier、Xavier NX或者装有CUDA GPU卡的x86 PC上，但还需要配置相应的开发环境，包括CUDA、CUDNN、TensorRT等库，以及TensorFlow、PyTorch、torchvision这些框架，这里面还牵涉到非常多的版本对应问题，其实是相当复杂的一项任务。

事实上，面对这样400张224x224尺寸的图像集，计算数据量并不大，用Jetbot的Jetson Nano（含2GB）是足以胜任的，顶多就是一两个小时的模型训练时间，但与重新达一个训练环境相比，这个就简单太多了。

因此这里推荐就是使用Jetbot的设备进行训练就行，这样收集完数据之后也不需要进行文件压缩的步骤。

4. 关键词：设备,训练,选择

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