在使用model_main进行训练的同时持续评估tensorflow对象检测模型,可以通过以下步骤实现:
--model_dir
指定了模型保存的路径,--pipeline_config_path
指定了配置文件的路径,--checkpoint_dir
指定了预训练模型的路径,--alsologtostderr
用于将日志输出到控制台。--alsologtostderr --checkpoint_dir=<模型保存路径>
参数,这样在训练过程中会自动进行评估。评估结果会保存在模型保存路径下的eval文件夹中。总结起来,使用model_main进行训练的同时持续评估tensorflow对象检测模型的步骤包括准备数据集、创建配置文件、执行model_main.py脚本进行训练和评估,通过TensorBoard查看训练和评估的结果。在实际应用中,可以根据需求进行调整和优化,例如调整模型参数、增加训练数据量、使用更复杂的模型架构等。
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