无法在对象检测训练中加载 finetune_checkpoint
Unable to load finetune_checkpoint in object detection training
我正在关注这个tutorial。
我正在使用类似于 this 的 Oxford-IIIT Pet 数据和配置文件。
在pipeline_config文件中，我指定微调检查点为
fine_tune_checkpoint: "{PATH TO}/ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017/model.ckpt"
from_detection_checkpoint: false
但是当我运行,
python object_detection/train.py ... --train_dir=${PATH_TO_TRAIN_DIR}
我收到警告列表。
警告：root：变量 [MobilenetV1/Conv2d_0/BatchNorm/beta] 在检查点中不可用。
.
.
.
警告：根：变量[MobilenetV1/Conv2d_9_pointwise/weights]在检查点
中不可用
程序退出说
ValueError: 没有要保存的变量
我已经使用
检查了 python 中的 ckpt
print_tensors_in_checkpoint_file('{PATH TO}/ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017/model.ckpt/model.ckpt', '',"")
输出是一个列表。
FeatureExtractor/MobilenetV1/Conv2d_0/BatchNorm/beta (DT_FLOAT) [32]
.
.
.
FeatureExtractor/MobilenetV1/Conv2d_9_pointwise/weights (DT_FLOAT) [1,1,512,512]
注意：当finetune_checkpoint被
禁用时，训练脚本运行很好
from_detection_checkpoint: true
在管道配置文件中
您正在使用的检查点文件实际上需要设置 from_detection_checkpoint: true，因为该模型被训练为检测器（因此没有禁用任何东西）。
如果您想从为 Imagenet 分类预训练的 Slim models 之一开始训练，您只需设置 from_detection_checkpoint: false。
我正在关注这个tutorial。
我正在使用类似于 this 的 Oxford-IIIT Pet 数据和配置文件。
在pipeline_config文件中，我指定微调检查点为
fine_tune_checkpoint: "{PATH TO}/ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017/model.ckpt"
from_detection_checkpoint: false
但是当我运行, python object_detection/train.py ... --train_dir=${PATH_TO_TRAIN_DIR}
我收到警告列表。
警告：root：变量 [MobilenetV1/Conv2d_0/BatchNorm/beta] 在检查点中不可用。
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警告：根：变量[MobilenetV1/Conv2d_9_pointwise/weights]在检查点
中不可用程序退出说
ValueError: 没有要保存的变量
我已经使用
检查了 python 中的 ckptprint_tensors_in_checkpoint_file('{PATH TO}/ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017/model.ckpt/model.ckpt', '',"")
输出是一个列表。
FeatureExtractor/MobilenetV1/Conv2d_0/BatchNorm/beta (DT_FLOAT) [32]
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FeatureExtractor/MobilenetV1/Conv2d_9_pointwise/weights (DT_FLOAT) [1,1,512,512]
注意：当finetune_checkpoint被
禁用时，训练脚本运行很好from_detection_checkpoint: true
在管道配置文件中
您正在使用的检查点文件实际上需要设置 from_detection_checkpoint: true，因为该模型被训练为检测器（因此没有禁用任何东西）。
如果您想从为 Imagenet 分类预训练的 Slim models 之一开始训练，您只需设置 from_detection_checkpoint: false。