问题描述
年初我开始研究 Tensorflow 和 ML。
我的一个朋友有一些代码示例，可以使用 FASTER_RCNN_resnet_101 为自定义对象训练一些类。因为我没有 GPU 并且训练在我的机器上花费了相当长的时间，他在他的机器上运行训练并且他在图像检测代码中为我提供了我需要的文件。
与此同时，我买了一个 GPU，并尝试在我的机器上完成所有步骤。
我正在做我和他一起做的所有步骤，但是现在当我运行检测时，训练后没有检测到任何物体。
我没有文档的步骤是生成.pb文件的步骤。
我尝试使用 models\research\object_detection\export_inference_graph.py 生成如下文件：python models\research\object_detection\export_inference_graph.py --input_type image_tensor --pipeline_config_path data\pipeline_vio.config --trained_checkpoint_prefix data\train_folder\model.ckpt-497416 --output_directory train_folder\exported_graphs
我遇到了一个问题：
使用生成的 .pb 文件无法识别任何对象，但如果我使用他提供的文件，则可以识别对象。
上次我使用 python train.py --logtostderr --train_dir=data\train_folder --pipeline_config_path=data\pipeline_vio.config 进行培训
是否有一种方法可以查看两个图表之间的差异，或者了解为什么其中一个图表有效而另一个图表无效
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
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