tensorflow 对象检测 API 训练和导出图答案

【问题标题】：tensorflow object detection API training and export graphtensorflow 对象检测 API 训练和导出图
【发布时间】：2019-06-28 22:52:39
【问题描述】：

我有以下问题：当我用自己的数据集重新训练TF对象检测API时，训练经常被杀死，我不知道原因。没有错误日志，只是被杀死了。而且，为什么在我的MODEL_DIR 中只保存了几个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，我在分析中看到形状不完整：

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

我在训练过程被杀死后使用了model.cpkt-XXXX，是不是形状不完整的原因？

导出的模型可以用于推理，但我猜它不是最优的......

仅供参考，我已经用 1 个类重新训练了 mobileSSDv2，并且我已经修改了有关以下更改的管道配置文件：

我将班级人数改为 1
在 train config {} 部分，我将批量大小更改为 12 并将步数设置为 200
train_input_reader 和 eval_input_reader {} 部分，我已将路径添加到 TF 记录和 labelmap.pbtxt
在eval_config {} 部分，我已将示例数量更改为 85（我的 eval 图像存储库中的图片数量），并将 max eval 更改为 5。

我在带有 python 2.7 的 virtualenv 中使用 ubuntu 16.04 和 tensoflow-GPU 1.12.0。

提前谢谢你。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

如果你使用的是 tensorflow-gpu 并且你有一个 GPU，200 是一个非常低的数字，你可以在几分钟内达到（而且你的 conv-net 什么都不会学习）。至少增加到 100.000。

此外，由于训练步骤数量较少，您可能希望训练在开始（第 0 步）和结束训练（第 200 步）时保存您的模型，因此您只得到 2 个模型。

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

中的 save_interval_secs

【讨论】：