如何在 Tensorboard 中获取 mAP

Question

我训练了几次，现在有很多 events.out.tfevents- 文件。 现在我想在 tensorboard 中分析这些数据，因为我需要不同训练课程的准确度/mAP。 如果我在最后一次培训课程中打开张量板，现在会出现问题： 张量板 --logdir="./traing" 我只看到学习率和损失。 （见打印屏幕） 我怎样才能看到更多？尤其是准确率/mAP？

我有tensorflow/board 1.13.1 和Ubuntu 18.04 并关注了这个tutorial。

Answer 1

首先您需要创建评估数据。为此运行以下命令。

python3 legacy/eval.py \
--logtostderr \
--pipeline_config_path=[path to config file] \
--checkpoint_dir=[path to checkpoints directory] \
--eval_dir=[path to directory to save evaluation data]

请注意，这是在 tensorflow 1.3.1 中完成的。在您的情况下，eval.py 文件可能不在 lagacy 文件夹中。

例如，请参阅下面的命令。

python3 legacy/eval.py \
--logtostderr \
--pipeline_config_path=training/faster_rcnn_resnet101_coco.config \
--checkpoint_dir=training/ \
--eval_dir=eval/

然后使用以下命令运行 tensorboard。

tensorboard --logdir=eval/

这里eval是你给保存评估数据的目录。