如何在Tensorflow Object Detection API v2中同时训练和评估

问题描述

我想知道如何在Tf2对象检测API中的每个检查点训练和评估模型。 他们在文档中建议先训练然后评估模型

培训

python object_detection/model_main_tf2.py \
    --pipeline_config_path=${PIPELINE_CONFIG_PATH} \
    --model_dir=${MODEL_DIR} \
    --alsologtostderr

评估

python object_detection/model_main_tf2.py \
    --pipeline_config_path=${PIPELINE_CONFIG_PATH} \
    --model_dir=${MODEL_DIR} \
    --checkpoint_dir=${CHECKPOINT_DIR} \
    --alsologtostderr

我想要做的是训练，并在创建每个检查点（1000个步骤）后进行评估。 我知道在TF-1对象检测API中，评估是在每1000个步骤中自动完成的，而我想在TF-2中复制的内容

解决方法

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