TX2適用于什么領域？
近期正在開發一個基于TX2的應用項目，看到這個問題，就結合自己在使用TX2過程中的體驗談談我的心得吧。
官方給出的文檔始終強調它適合于深度學習、計算機視覺、GPU計算、多媒體處理等領域，實際上它確實適合這些方面，我們的應用就是基于深度學習的圖像處理問題。
先看一下它的近距離寫真吧^_^：
我們使用的是一款基于C語言的開源深度學習框架——Darknet,使用該框架主要是因為我們使用的神經網絡參考了Yolo,也是Yolo作者開發的一套對應框架。實際上，該框架也可以用來運行別的一些結構的卷積神經網絡。
此處說點題外話，Yolo作者的操守還是很高的，前段時間為了反對將Yolo用于軍事領域，層聲稱要退出相關研究。
對于如下網絡結構，使用1024*1024的圖片進行測試，大概需要100-200毫秒。
下面是官方給出的規格參數：
以及使用官方刷機包刷機之后相關工具軟件情況：
使用前先考慮能否滿足自己的需要？
優勢與長處：1、適合做圖像處理方面的應用，硬件自帶攝像頭，工具包集成了OpenCV，Python等開發工作，很適合初學者使用；
2、集成了CUDA和CUDNN，適合神經網絡與深度學習方面的應用；
3、集成度高，體積、重量較輕，價格相對較低，適合嵌入式方面的開發。有人已經將該模塊應用于無人家項目。
4、對于成本要求較高，可以選擇低端產品Nano,對于性能要求較高可以選擇Xavior，代碼容易移植。
不足與注意事項：1、雖然TX2支持深度學習，但是對于目前流行的PyTorch深度學習框架的支持并不友好，目前沒有現成的whl文件（雖然我在網上找到了現有的whl鏈接，但是根本無法下載，即使翻墻也不行），此外也試過PyTorch源碼編譯方式，網上有很多攻略，但是實際中總會遇到莫名其妙的錯誤，目前正在研究，還沒有找到終極解決方案，如果有哪位朋友有過成功的編譯經驗，煩請不吝賜教；
2、TX2實際分核心模塊和開發套件，核心模塊需要自己開發載板，適合企業級應用，對于新學者，建議選開發套件，購買時讓客服幫忙刷機，這樣拿到板子就可以快速上手。否則需要刷機，因為國內訪問外部網絡速度太慢，刷機是一件非常痛苦的事情；
3、雖然有諸多優勢，但是它的計算能力有限，只適合于具體的應用，不適合作為訓練運算平臺。
4、開發套件只支持HTMI輸出，配顯示器時需要注意，此外鼠標、鍵盤等需要自己配置，考慮到USB接口太少，還得在配一個USB HUB。