tensorflow对象检测API训练和导出图

Question

我有以下问题：当我使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仅保存了很少的model.ckpt-XXXX ？

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

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

训练过程model.cpkt-XXXX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，但我想它不是最佳的...

仅供参考，我对mobileSSDv2进行了1类培训，并针对以下更改修改了管道配置文件：

• 把上课数改为1
• 在train config {}部分中，我将批次大小更改为12，并将步骤数更改为200
• train_input_reader和eval_input_reader {}部分，我在TF记录和labelmap.pbtxt添加了我的路径
• 在eval_config {}部分中，我将示例数更改为85（我的eval图像存储库中的图片数），并将max eval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。

先感谢您。

Answer 1

如果您使用的是tensorflow-gpu并且有一个GPU，那么200确实是一个很小的数字 ，您在不到几分钟的时间内就可以达到这个目标（而conv-net将什么也没学到）。 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，因此您只能得到2个模型。

如果您不更改trainer.py中的save_interval_secs ，则Tensorflow每600秒保存一次模型