通过tensorflow模型训练了解张量板

Question

我正在尝试创建一个事故检测器（通过图片或视频），以收集大约150辆正常和事故车的图像（从Google下载）。然后，我使用labelimg创建xml，然后将这些xmls转换为csv到tfrecords（用于其他人的脚本）。对于模型，我下载了带有ssd pets v1配置的ssd mobilenet。我的批处理大小为120，并且我将Azure GPU VM与K80一起使用。我正在使用tensorflow / models / research / object_detection / model_train.py来训练我的数据，这花费的时间太长（超过30个小时），但是由于我是没有ML背景的新手，所以我不确定是否能正常工作？我不了解所有这些张量板图等，因此我需要帮助来了解这些图和图像试图告诉我什么？那需要多少时间？ 我的张量板：http://danial.eastus.cloudapp.azure.com:9001/

我的VPN的屏幕截图：