tensorflow - Tensorflow 对象检测 API 中 `train.py` 和 `model_main.py` 的区别

Question

我通常只使用 train.py使用 Tensorflow 对象检测 API 进行训练。但是，我从 https://www.kaggle.com/c/rsna-pneumonia-detection-challenge/discussion/68581 读到您也可以使用 model_main.py训练您的模型并在 Tensorboard 上查看实时绘图和图像。

你到底是怎么用的model_main.py在 Tensorboard 上？

train.py有什么区别和 model_main.py ?

Answer 1

在 TensorBoard 上，model_main.py 输出类似于 train.py 的图形，但在 model_main.py 中，也测量了模型在评估数据集上的性能。

model_main.py 是 TensorFlow Object Detection API 中的较新版本。它用于训练和评估模型。使用 train.py 时，我们必须运行一个单独的程序进行评估(eval.py)，而 model_main.py 执行两者。例如，训练代码将运行一段时间(例如 5 分钟或每 2000 步)，然后停止训练并运行评估。评估完成后，将再次继续培训。然后再次重复相同的循环。