API обнаружения объектов Tensorflow нет train.py напильник

Я правильно установил API обнаружения объектов Tensorflow в соответствии с предоставленной документацией. Однако, когда мне нужно тренировать свою сеть, нет train.py файл в каталоге research/object_detection. Я могу что-нибудь сделать, чтобы исправить это?

ссылка: https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/installation.md

7
object-detection-api python tensorflow

4 ответов

в новейшем слиянии поезд и eval переехали в legacy dir. Вы можете перейти к предыдущей версии, если вы работаете с учебником.

0

для некоторого разъяснения, как уже упоминалось Дереком Чоу, похоже, что скрипты поезда и оценки python были недавно (~6 дней назад) перемещены в каталог "legacy". Предполагая, что вы хотите продолжать использовать старый способ..

Если кто-то начал обучение, позвонив:

python train.py --logtostderr --train_dir=training/ --pipeline_config_path=training/ssd_mobilenet_v1_pets.config

можно было бы узнать начать обучение, позвонив:

python legacy/train.py --logtostderr --train_dir=training/ --pipeline_config_path=training/ssd_mobilenet_v1_pets.config
5

вы должны обратиться к работает локально раздел на странице учебника.

вот пример конфигурации:

#From the tensorflow/models/research/ directory
PIPELINE_CONFIG_PATH={path to pipeline config file}
MODEL_DIR={path to model directory}
NUM_TRAIN_STEPS=50000
NUM_EVAL_STEPS=2000
python object_detection/model_main.py \
    --pipeline_config_path=${PIPELINE_CONFIG_PATH} \
    --model_dir=${MODEL_DIR} \
    --num_train_steps=${NUM_TRAIN_STEPS} \
    --num_eval_steps=${NUM_EVAL_STEPS} \
    --alsologtostderr

и запустить tensorboard:

tensorboard --logdir=${MODEL_DIR}
2

можно использовать наследие сценарии обучения и оценки, но мы рекомендуем использовать model_main.

1