tensorflow - 如何在tensorboard中看到更多的评估步骤

Question

我想在 Tensorboard 中看到更多的评估步骤，同时我正在训练和评估我的对象检测(tensorflow object detection 中的标准代码)。

Here you can see what I mean for number of evaluation steps .如您所见，它固定为 10 个可视化。

我找不到在哪里更改和增加此参数。此外，这些可视化是随机的，而不是最后 10 个。

是否可以设置不同的可视化数量？我该怎么做才能看到最后的 N 次评估而不是随机的 N 次评估？

提前谢谢你。

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添加:图片来自链接:

Answer 1

我假设您正在使用此代码:

https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection

(您应该包括该链接以在以后的问题中澄清，如果该假设是错误的，您应该编辑您的问题以指定您使用的代码)

如果您查看底部的 trainer.py 代码，它们有:

slim.learning.train(
    train_tensor,
    logdir=train_dir,
    master=master,
    is_chief=is_chief,
    session_config=session_config,
    startup_delay_steps=train_config.startup_delay_steps,
    init_fn=init_fn,
    summary_op=summary_op,
    number_of_steps=(
        train_config.num_steps if train_config.num_steps else None),
    save_summaries_secs=120,
    sync_optimizer=sync_optimizer,
    saver=saver)

看起来他们已经将 save_summaries_sec=120 硬编码为每 120 秒保存一次摘要。这就是您要编辑以更改张量板摘要更新周期的内容。

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编辑:我已将图片添加到问题中以帮助澄清。我相信答案在 tf.summary.image 中，您有一个属性 max_outputs，它控制图像 block 中的值的数量。要专门选择图像子集，您只需编写自己的代码，以您认为合适的方式随机或按某种顺序选择它们，然后将新的图像集传递给 tf.summary.image.