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Tensorflow-Objekterkennungs-API zeigt keine globalen Schritte an

Ich bin neu hier. Ich begann vor kurzem mit der Objekterkennung zu arbeiten und entschied mich für die Tensorflow-Objekterkennungs-API. Wenn ich jedoch mit dem Training des Modells beginne, wird der globale Schritt nicht wie gewünscht angezeigt, obwohl er immer noch im Hintergrund trainiert. 

Details: Ich trainiere auf einem Server und greife mit OpenSSH unter Windows darauf zu. Ich habe einen benutzerdefinierten Datensatz trainiert, indem ich Bilder sammelte und sie beschriftete. Ich habe es mit model_main.py trainiert. Bis vor ein paar Monaten war die API etwas anders und erst vor kurzem wurde auf die neueste Version umgestellt. Früher wurde früher train.py anstelle von model_main.py verwendet. Das gesamte Online-Tutorial, das ich finden kann, benutze train.py. Es könnte also ein Problem mit dem neuesten Commit sein. Ich finde aber niemanden, der dieses Problem löst.

Danke im Voraus!

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Aditya Singh

Fügen Sie nach dem Importabschnitt des Skripts model_main.pytf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO) hinzu. Nach jedem 100. Schritt wird eine Zusammenfassung angezeigt. 

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Thommy257

Wie Thommy257 vorgeschlagen hat, wird durch Hinzufügen von tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO) nach dem Importabschnitt von model_main.py standardmäßig die Zusammenfassung nach jeweils 100 Schritten gedruckt.

Ändern Sie außerdem die Häufigkeit der Zusammenfassung 

config = tf.estimator.RunConfig (model_dir = FLAGS.model_dir) 

zu

config = tf.estimator.RunConfig (model_dir = FLAGS.model_dir, log_step_count_steps = k

dort wird nach allen k Schritten gedruckt.

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Aditya Singh

In Bezug auf die letzte Änderung von model_main ist die vorherige Version im Ordner "Legacy" verfügbar. Ich benutze train.py und eval.py aus diesem alten Ordner mit der gleichen Funktionalität wie zuvor.

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Hafplo