有什么方法可以只使用 tensorflow.estimator.train_and_evaluate() 来保存最佳模型吗？

Question

我尝试从检查点重新训练 TF 对象检测 API 模型，并使用已有的 .config 文件来使用 tf.estimator.train_and_evaluate() 方法（如 models/research/object_detection/model_main.py 中的训练管道）。它每 N 步或每 N 秒保存一次检查点。

但我只想保存一个像 Keras 中的最佳模型。有什么方法可以用 TF 对象检测 API 模型来实现吗？也许 options/callbacks 用于 tf.Estimator.train 或某种使用检测 API 与 Keras 的方法？

Answer 1

您可以尝试使用 BestExporter。据我所知，这是您尝试做的事情的唯一选择。

exporter = tf.estimator.BestExporter(
      compare_fn=_loss_smaller,
      exports_to_keep=5)

eval_spec = tf.estimator.EvalSpec(
    input_fn,
    steps,
    exporters)

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/estimator/BestExporter

Answer 2

我一直在使用 https://github.com/bluecamel/best_checkpoint_copier，它对我来说效果很好。

示例：

best_copier = BestCheckpointCopier(
   name='best', # directory within model directory to copy checkpoints to
   checkpoints_to_keep=10, # number of checkpoints to keep
   score_metric='metrics/total_loss', # metric to use to determine "best"
   compare_fn=lambda x,y: x.score < y.score, # comparison function used to determine "best" checkpoint (x is the current checkpoint; y is the previously copied checkpoint with the highest/worst score)
   sort_key_fn=lambda x: x.score,
   sort_reverse=False) # sort order when discarding excess checkpoints

传递给你的 eval_spec:

eval_spec = tf.estimator.EvalSpec(
   ...
   exporters=best_copier,
   ...)

Answer 3

如果您正在使用 tensorflow/models 的模型存储库进行训练。 models/research/object_detection/model_lib.py 文件 create_train_and_eval_specs 函数可以修改为包含最佳导出器：

final_exporter = tf.estimator.FinalExporter(
    name=final_exporter_name, serving_input_receiver_fn=predict_input_fn)

best_exporter = tf.estimator.BestExporter(
    name="best_exporter",
    serving_input_receiver_fn=predict_input_fn,
    event_file_pattern='eval_eval/*.tfevents.*',
    exports_to_keep=5)
exporters = [final_exporter, best_exporter]

train_spec = tf.estimator.TrainSpec(
    input_fn=train_input_fn, max_steps=train_steps)

eval_specs = [
    tf.estimator.EvalSpec(
        name=eval_spec_name,
        input_fn=eval_input_fn,
        steps=eval_steps,
        exporters=exporters)
]

有什么方法可以只使用 tensorflow.estimator.train_and_evaluate() 来保存最佳模型吗？

Is there some way to save best model only with tensorflow.estimator.train_and_evaluate()?

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