在使用Tensorflow对象检测API进行训练时，我如何知道步骤总数？

Question

最近3个小时，我一直在GPU驱动的云机上使用以下命令运行培训工作：

python legacy/train.py --logtostderr --train_dir=training/ --pipeline_config_path=training/ssd_mobilenet_v1_pets.config

，然后运行该日志，例如：

 INFO:tensorflow:global step 14455: loss = 0.5896 (0.775 sec/step)
I1001 19:27:43.575182 140054916601600 tf_logging.py:116] global step 14455: loss = 0.5896 (0.775 sec/step)

我怎么知道要执行多少个步骤，或者总共要执行几个步骤？

Answer 1

如果您使用的是预定义的模型拓扑，则可以在模型随附的文档中查找训练周期（以时期或步骤为单位）。如果您创建了自己的模型，则可以通过观察测试结果来确定培训时间。当准确性达到可接受的水平然后开始下降时，您可能会过度训练。备份到高精度。重复此实验几次，以确定模型的“最佳点”。

Answer 2

在ssd_mobilenet_v1_pets.config中，它在line 163中表示：

num_steps: 200000

这是总步骤数，如果您未进行任何更改，培训脚本将执行。