Tensorflow 对象检测 API 没有 train.py 文件

Question

我已根据提供的文档正确安装了 Tensorflow 对象检测 API。但是，当我需要训练我的网络时，research/object_detection 目录中没有 train.py 文件。我能做些什么来解决这个问题吗？

Link: https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/installation.md

Answer 1

你应该参考Running locally 教程页面上的部分。

配置示例如下：

#From the tensorflow/models/research/ directory
PIPELINE_CONFIG_PATH={path to pipeline config file}
MODEL_DIR={path to model directory}
NUM_TRAIN_STEPS=50000
NUM_EVAL_STEPS=2000
python object_detection/model_main.py \
    --pipeline_config_path=${PIPELINE_CONFIG_PATH} \
    --model_dir=${MODEL_DIR} \
    --num_train_steps=${NUM_TRAIN_STEPS} \
    --num_eval_steps=${NUM_EVAL_STEPS} \
    --alsologtostderr

和运行张量板：

tensorboard --logdir=${MODEL_DIR}

Answer 2

您可以使用 legacy 训练和评估脚本，但我们建议使用 model_main。

Answer 3

需要澄清一下，正如 Derek Chow 所提到的，训练和评估 python 脚本似乎最近（~6 天前）移到了 'legacy' 目录中。假设您想继续使用旧方法..

如果一个人通过调用开始训练：

python train.py --logtostderr --train_dir=training/ --pipeline_config_path=training/ssd_mobilenet_v1_pets.config

一个人会知道通过调用开始训练：

python legacy/train.py --logtostderr --train_dir=training/ --pipeline_config_path=training/ssd_mobilenet_v1_pets.config

Answer 4

在最新的合并中，train 和 eval 移到了 legacy 目录。如果你使用教程，你可以转到以前的版本。

Tensorflow 对象检测 API 没有 train.py 文件

Tensorflow Object Detection API no train.py file

python

tensorflow

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