如何使用 TF2 对象检测评估多个检查点？

Question

我已经成功训练了一个大约 16k 步的模型，它产生了很多检查点，这些检查点保存在我的 training 文件夹中。我想确保我没有遇到过拟合问题，所以我想用我的测试数据评估每个检查点。

我使用的是来自官方Tensorflow 2 Object Detection repository的如下命令：

PIPELINE_CONFIG_PATH={path to pipeline config file}
MODEL_DIR={path to model directory}
CHECKPOINT_DIR=${MODEL_DIR}
python object_detection/model_main_tf2.py \
    --pipeline_config_path=${PIPELINE_CONFIG_PATH} \
    --model_dir=${MODEL_DIR} \
    --checkpoint_dir=${CHECKPOINT_DIR} \
    --alsologtostderr

MODEL_DIR 和CHECKPOINT_DIR 都指向我的training 文件夹。

我现在遇到的问题是这只评估最新的检查点，但我想一次评估所有检查点。

理想情况下，我希望在 TensorBoard 中查看结果，该结果将不同检查点的 val_accuracy (mAP) 显示为图形 - 它已经这样做了，但仅针对一个检查点。

Answer 1

截至 2022 年 2 月

验证过程应该与训练过程同时运行，这样每当保存新的检查点时，验证过程就会立即加载检查点并开始验证。

这方面请看我的另一个answer。