如何记录 tensorflow 对象检测 api 的训练和结果？

Question

当我使用 Tensorflow 对象检测 API 进行一些培训时，我如何记录（保存）

• 批量大小
• 历元/步数
• 每步的持续时间
• 模型（ssd，更快的 r-cnn，...）
• 主干
• 预训练（是/否）
• 回调函数
• 损失图
• （平均）平均精度

是否有一些工具可以自动执行此操作，还是我需要自己编程？

我听说过 Data Version Control 或 Apache Airflow，但我正在寻找更简单的东西。

Answer 1

对于批量大小、模型类型和损失函数等模型训练元数据，通常以json或yaml格式记录。

对于自动日志记录，您可以查看MLFlow for Tensorflow。还有一个official example。