在TX2上用detectron2训练自己的数据集异常缓慢

TX2

jetpack4.2

ubuntu18.04

pytorch1.4

python3.6

刚刚接触这一块儿

按照detectron2的文档配置好了：

https://github.com/facebookresearch/detectron2

利用已经训练好的模型可以实现对图片的检测，但训练自己的数据集的时候异常缓慢，比如：https://www.jianshu.com/p/a94b1629f827 中所述的例子，文中描述为“一眨模型就训练好了”，但我自己操作时直到进程数满也没训练完。

此外试过自己建的数据集，训练脚本参考：

https://blog.csdn.net/weixin_39916966/article/details/103299051

只修改了大佬提供的代码中的部分关于数据集的信息，配置参数基本没有修改。
可能自己检索能力有限，没有找到相关的解决方法，希望有大佬能提供一点帮助。

此外运行过程中还会出现如下图警告，不知道有没有影响：

https://blog.csdn.net/sophia_xw/article/details/102713004

感觉是模型和所用的迁移学习的权重的形状不对应。具体你可以查看你的模型定义的对不对，在看一下你的数据尺寸是不是和要求的一致。

请问TX2上使用detectron性能怎么样啊，能达到多少fps