jetsonnano训练模型

Jetson Nano由于其较低的算力，不推荐在其上进行复杂的深度学习模型训练。通常情况下，我们会在GPU服务器上使用PyTorch等框架进行模型训练，并将训练得到的.pth模型文件转化为ONNX格式文件。然后，我们可以在Jetson Nano上使用TensorRT加载ONNX模型，实现快速的推理过程。这样可以充分利用Jetson Nano的推理能力，同时降低成本。\[1\]

参考资料中提到了一些关于在Jetson Nano上部署模型的方法，例如使用Python进行Paddle Inference的部署\[2\]。此外，还可以使用预训练模型来加速模型的收敛速度和提升检测精度，这是一种常见的迁移学习方法\[3\]。

总结来说，Jetson Nano适合用于模型推理，而不适合进行复杂的模型训练。我们可以在GPU服务器上进行训练，并将训练好的模型转化为ONNX格式，然后在Jetson Nano上使用TensorRT进行快速推理。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Jetson Nano 模型训练和推理流程](https://blog.csdn.net/mygia/article/details/124583367)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【从踩坑到入门】基于Jetson Nano的深度学习模型部署教程](https://blog.csdn.net/m0_63642362/article/details/122908630)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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