あなたはRaspberry Pi 4、またはJetson NanoよりGoogleのサンゴを好むでしょうか？
どちらが機械学習に適していますか？
最高の柔軟性：Jetson Nano
逆さまに：あなたはあなたのコンピュータ上で走ることができる（4GB RAMに収まる）良いパフォーマンスと何かを走らせる
欠点：4歳のSOC、まともなオールラウンドパフォーマンスだが最も効率的ではない
ボーナス：素晴らしいソフトウェア/ライブラリのサポート、ヒートシンクなどが付属しています
最高の性能/ワット：Google Coral
DevBoard（また最も高価）
逆：最新チップ、最も効率的
欠点：TF Liteに縛られて、あなたは彼らが何をサポートしているのかどうかに苛立ちがある
ボーナス：あなたが何をしているのか知っていれば、おそらく最良の選択（perf / watt）、時にはJetson Nanoよりも速いです
Google Coralの販売代理店：https://store.gravitylink.com/global
最低価格：Raspberry Pi 4
逆さまに：ほとんどのもののための安くて良いチュートリアル、おそらくCPUでどんなモデルでも走ることができる
欠点：CPUのみ、私の推定（RPi 3から推定）は、通常のTF + MobileNetで3?5 FPSを得ることができるというものです。 持続的な推論を実行するための追加のヒートシンク+ファンが絶対に必要です。
ボーナス：それはラズベリーパイです、私は何らかの理由でこれらのボードが大好きです。必要に応じて、後でUSBアクセラレータと組み合わせることができます。 また、あなたはlulzのためにそれをオーバークロックすることができます。
どちらが機械学習に適していますか？
最高の柔軟性：Jetson Nano
逆さまに：あなたはあなたのコンピュータ上で走ることができる（4GB RAMに収まる）良いパフォーマンスと何かを走らせる
欠点：4歳のSOC、まともなオールラウンドパフォーマンスだが最も効率的ではない
ボーナス：素晴らしいソフトウェア/ライブラリのサポート、ヒートシンクなどが付属しています
最高の性能/ワット：Google Coral
DevBoard（また最も高価）逆：最新チップ、最も効率的
欠点：TF Liteに縛られて、あなたは彼らが何をサポートしているのかどうかに苛立ちがある
ボーナス：あなたが何をしているのか知っていれば、おそらく最良の選択（perf / watt）、時にはJetson Nanoよりも速いです
Google Coralの販売代理店：https://store.gravitylink.com/global
最低価格：Raspberry Pi 4
逆さまに：ほとんどのもののための安くて良いチュートリアル、おそらくCPUでどんなモデルでも走ることができる
欠点：CPUのみ、私の推定（RPi 3から推定）は、通常のTF + MobileNetで3?5 FPSを得ることができるというものです。 持続的な推論を実行するための追加のヒートシンク+ファンが絶対に必要です。
ボーナス：それはラズベリーパイです、私は何らかの理由でこれらのボードが大好きです。必要に応じて、後でUSBアクセラレータと組み合わせることができます。 また、あなたはlulzのためにそれをオーバークロックすることができます。