tensorflow对象检测API训练和导出图

Question

我有以下问题：当我用自己的数据集重新训练TF对象检测API时，训练常常被取消，我不知道原因。没有错误日志，只是被杀死。 此外，为什么在我的MODEL_DIR中只保存了很少的model.ckpt-XXXX？

第二，当我尝试使用提供的脚本将上述模型导出到冻结图时，我在分析中发现形状不完整：

================== Model Analysis Report ======================
Incomplete shape.

训练过程被杀死后，我使用了model.cpkt-XXXX，这是形状不完整的原因吗？

导出的模型可以用于推理，但我想这不是最佳选择...

仅供参考，我对mobileSSDv2进行了1类培训，并且针对以下更改对管道配置文件进行了修改：

• 我将班级数量更改为1
• 在火车config {}部分中，我将批量大小更改为12，并将步数更改为200
• train_input_reader和eval_input_reader {}部分，我已将路径添加到TF记录和labelmap.pbtxt
• 在eval_config {}部分，我将示例数更改为85（我的评估图像存储库中的图片数），并将最大评估数更改为5。

我在带有python 2.7的virtualenv中将ubuntu 16.04与tensoflow-GPU 1.12.0一起使用。

谢谢。

Answer 1

如果您使用的是tensorflow-gpu，并且拥有GPU，则 200确实是一个非常低的数字，您可以在短短的几分钟之内达到目标（并且您的conv-net不会学到任何东西）。至少增加到100.000。

此外，由于训练步骤数量少，您可能希望训练在开始（步骤0）和结束训练（步骤200）时保存您的模型，所以您只能得到2个模型。

如果不更改 trainer.py

中的 save_interval_secs ，Tensorflow每600秒保存一次模型