如何在tensorboard

Question

我希望在Tensorboard中看到更多评估步骤，同时我正在训练和评估我的对象检测（tensorflow object detection中的标准代码）。

Here you can see what I mean for number of evaluation steps。如您所见，它已固定为10个可视化。

我无法找到更改位置并增加此参数。而且，这些可视化是随机的，而不是最后的10个。

是否可以设置不同数量的可视化？ 我能做些什么才能看到最后的N个评估而不是随机的N个评估？

提前谢谢。

添加：来自链接的图片：

Answer 1

我假设您正在使用此代码：

https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection

（您应该在未来的问题中包含该链接以澄清，如果该假设是错误的，您应该编辑您的问题以指定您正在使用的代码）

如果您查看底部的trainer.py代码，则会：

slim.learning.train(
    train_tensor,
    logdir=train_dir,
    master=master,
    is_chief=is_chief,
    session_config=session_config,
    startup_delay_steps=train_config.startup_delay_steps,
    init_fn=init_fn,
    summary_op=summary_op,
    number_of_steps=(
        train_config.num_steps if train_config.num_steps else None),
    save_summaries_secs=120,
    sync_optimizer=sync_optimizer,
    saver=saver)

看起来他们已经硬编码save_summaries_sec=120每120秒保存一次摘要。这就是您要编辑以更改tensorboard摘要更新周期的内容。

编辑：我已将图片添加到问题中以帮助澄清。我相信答案是tf.summary.image你有一个属性max_outputs，它控制图像块中的值的数量。要专门选择图像子集，您应该编写自己的代码，以您认为合适的方式，随机或按某种顺序选择它们，然后将新的图像集传递给tf.summary.image。

Answer 2

您可能需要考虑查看模型配置文件的const部分。

eval_config

我猜测eval_config: { num_examples: 100 num_visualizations: 50 # Note: The below line limits the evaluation process to 10 evaluations. # Remove the below line to evaluate indefinitely. #max_evals: 10 } 是您正在寻找的。