问题描述
我正在使用efficiencydet-d1在自定义数据集中训练对象检测模型。 我正在使用colab中的 tensorflow 2 。
我已经参考了以下教程
https://gilberttanner.com/blog/tensorflow-object-detection-with-tensorflow-2-creating-a-custom-model
https://towardsdatascience.com/how-to-train-a-tensorflow-2-object-detection-model-25d4da64b817
https://tensorflow-object-detection-api-tutorial.readthedocs.io/en/latest/training.html
我正在使用以下代码进行模型训练:
!python model_main_tf2.py \
--pipeline_config_path=models/efficientdet_d1-round3/pipeline.config \
--model_dir=models/efficientdet_d1-round3 \
--logtostderr
colab终端中的输出:
INFO:tensorflow:Step 100 per-step time 1.300s loss=1.238
I1008 07:51:04.238269 140334195148672 model_lib_v2.py:652] Step 100 per-step time 1.300s loss=1.238
INFO:tensorflow:Step 200 per-step time 1.142s loss=1.260
.....
我尝试使用以下命令启用tensorboard,但即使我打开新网页并键入http:// localhost:6006 /
,它也无法通过colab打开#method 1
%load_ext tensorboard
%tensorboard --logdir './models/efficientdet_d1-round3/train'
# method 2
!wget https://bin.equinox.io/c/4VmDzA7iaHb/ngrok-stable-linux-amd64.zip
!unzip -o ngrok-stable-linux-amd64.zip
LOG_DIR = "models/efficientdet_d1-round3/train" #"training/"
get_ipython().system_raw(
'tensorboard --logdir {} --host 0.0.0.0 --port 6006 &'
.format(LOG_DIR)
)
get_ipython().system_raw('./ngrok http 6006 &')
#The link to tensorboard.
#works after the training starts.
!curl -s http://localhost:4040/api/tunnels | python3 -c \
"import sys,json; print(json.load(sys.stdin)['tunnels'][0]['public_url'])"
问题:
我找到了一些用于启用模型回调的链接,但这些链接用于分类模型。
Plot multiple graphs in one plot using Tensorboard
此外,与对象检测有关的大多数链接都用于张量流1(请参见下文)。
Train Tensorflow Object Detection on own dataset
我对使用图像进行深度学习相对较新,并且已经为此奋斗了一个多月。任何建议/提示/链接都将受到感激。
谢谢
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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