TF Slim eval image classifier 0 accuracy on pre trained ckpts

Question

运行tf slim的eval_image_classifier.py和由google预先训练的inception\u v3、inception\u v4和resnet\u v2\u 152检查点，所有这些检查点的准确率始终为0%。稍微修改一下代码，添加TruePositives、TrueNegatives、false positives和false negatives，如度量所示。你知道吗

eval/TruePositives[22613] 
eval/TrueNegatives[0]    
eval/FalsePositives[27387] 
eval/Accuracy[0] eval/FalseNegatives[0]
eval/Recall_5[0.0004]

我使用的命令是：

python eval_image_classifier.py --checkpoint_path=inception_v4.ckpt --eval_dir=. --dataset_name=imagenet --dataset_split_name=validation --dataset_dir=/imagenet --model_name=inception_v4 

我尝试过将预处理名称设置为inception，将eval图像大小设置为299，但这对结果没有影响。你知道是什么引起的吗？我在任何论坛上都找不到有同样问题的人