如何在 Tensorboard 中獲取 mAP

Question

我訓練了幾次，現在有很多 events.out.tfevents- 文件。 現在我想在 tensorboard 中分析這些數據，因為我需要不同訓練課程的准確率/mAP。 如果我在上次培訓課程中打開 tensorboard，現在出現問題： tensorboard --logdir="./traing" 我只看到學習率和損失。 （見打印屏幕）我怎樣才能看到更多？ 尤其是准確度/mAP？

我有tensorflow/board 1.13.1 & Ubuntu 18.04並遵循了本教程。

Answer 1

首先，您需要創建評估數據。 為此，請運行以下命令。

python3 legacy/eval.py \
--logtostderr \
--pipeline_config_path=[path to config file] \
--checkpoint_dir=[path to checkpoints directory] \
--eval_dir=[path to directory to save evaluation data]

請注意，這是在 tensorflow 1.3.1 中完成的。 在您的情況下，eval.py 文件可能不在 lagacy 文件夾中。

例如，請參閱下面的我的命令。

python3 legacy/eval.py \
--logtostderr \
--pipeline_config_path=training/faster_rcnn_resnet101_coco.config \
--checkpoint_dir=training/ \
--eval_dir=eval/

然后使用以下命令運行 tensorboard。

tensorboard --logdir=eval/

這里eval是您提供的用於保存評估數據的目錄。