Tensorflow目标检测API训练和导出图形

Question

我有以下问题：当我用我自己的数据集重新训练TF对象检测API时，训练经常被终止，我不知道原因。没有错误日志，只是被杀了。 而且，为什么在我的MODEL_DIR中只保存了很少的model.ckpt-XXXX？在

其次，当我尝试用提供的脚本将上述模型导出到冻结的图形时，我在分析中发现存在不完整的形状：

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

我用了model.cpkt-XXXX在训练过程中被杀后，这是形状不完整的原因吗？在

导出的模型可以用于推理，但我猜它不是最优的。。。在

仅供参考，我已经用1个类重新训练了mobileSDV2，并修改了关于更改的管道配置文件，如下所示：

• 我把班号改为1
• 在trainconfig {}部分，我将批大小更改为12，并将步骤数设置为200
• train_input_reader和eval_input_reader {}部分，我添加了我的路径TF记录和labelmap.pbtxt
• 在eval_config {}部分，我将示例的数量更改为85（我的eval images存储库中的图片数量），并将max eval更改为5。在

我在python2.7的virtualenv中使用了ubuntu16.04和tensoflowgpu1.12.0。在

提前谢谢你。在

Answer 1

如果您使用的是tensorflow gpu，并且您有一个gpu，200是一个非常低的数字，您可以在不到几分钟的时间内到达（并且您的conv网络将什么也学不到）。至少增加到100000。在

此外，由于培训步骤的数量较少，您可能希望培训在开始（步骤0）和结束培训（步骤200）时保存模型，因此您只能得到2个模型。在

Tensorflow每600秒保存一次模型，如果您不更改保存间隔时间内部培训师.py