在Tensoboard中查看超过10个测试示例

Question

我在一批1000张带标签的图像上运行Tensorflow Object Detection API，其中80张是我保留进行测试的。

这是使用提供的eval.py和train.py脚本完成的，并且还使用了repo中提供的one管道。

运行eval.py和{{1}}后，我运行Tensorboard来监控培训进度。但是，当我转到图像标签时，我只找到了我保存用于培训的80个示例中的10个。

有没有办法强制Tensorboard使用所有提供的示例？

Answer 1

我会回答自己。

答案是不;在Tensorboard中同时只能看到10个评估图像。

要测试更多图像，必须在给定检查点导出模型，并编写脚本以使用该模型在一组图像上运行推理。

它肯定不是自动的，实时的，并且看起来像Tensorboard为你做的所有这一切都很舒服，但它是一个有效的解决方案。

Answer 2

通过编辑object_detection / protos / eval.proto文件，然后重新运行protoc（请参见Tensorflow文档），我已经能够在Tensorboard 1.11.0中使用它。例如，eval.proto中的这一行将启用100个示例（而不是默认的10个示例）：

可选的uint32 num_visualizations = 1 [default = 100];

这可能会影响系统内存，浏览器性能，评估性能等。因此请谨慎使用。