[英]How to display number of epochs in tensorflow object detection api with Faster Rcnn?
我正在使用Tensorflow對象檢測API。 我讀到的fast_rcnn_inception_v2_pets.config文件的理解是num_steps表示步驟的總數而不是時期。 但那么指定batch_size有什么意義呢？ 假設我的訓練數據中有500張圖像，我設置批量大小= 5和num_steps = 20k。 這是否意味着時代數等於200？
當我運行model_main.py時，它只顯示global_steps損失。 因此，如果這些全局步驟不是時代，那么我應該如何更改代碼以在每個步驟之后以及每個時期之后顯示列車損失和val損失。
所以你的假設是正確的，你有200個時代。
我有一個類似的問題，沒有表現出損失。 我的解決方案是轉到model_main.py文件然后插入
tf.logging.set_verbosity（tf.logging.INFO）
進口后的東西。 然后它會顯示每100步后的損失。 如果你想在每個時代之后擁有它，你可以改變set_verbosity;）
更快的RCNN tensorflow對象檢測API：處理大圖像
[英]Faster RCNN tensorflow object detection API : dealing with big images
使用 Tensorflow 對象檢測 API（或其他）為多通道圖像提供更快的 RCNN
[英]Faster RCNN for multi-channel images with Tensorflow Object Detection API (or others)
如何在 Faster RCNN 對象檢測模型中比較訓練和測試性能
[英]How to compare training and test performance in a Faster RCNN object detection model
如何使用來自 Tensorflow 對象檢測 API 的 Mask-RCNN 模型創建自己的數據集？
[英]How to create own dataset for using Mask-RCNN models from the Tensorflow Object Detection API?
Tensorflow對象檢測模型fast_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_oid.config顯示以下問題嗎？
[英]Tensorflow object detection model faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_oid.config is showing following problrm?
為什么使用Tensorflows Object Detection API使用Faster RCNN進行預測時會這么慢？
[英]Why are my making predictions so slow using Faster RCNN using Tensorflows Object Detection API?
如何減少 Tensorflow 的對象檢測 API 中的訓練步驟數？
[英]How to reduce the number of training steps in Tensorflow's Object Detection API?
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