Dictionary 如何在Tensorboard中获取地图

我进行了多次培训，现在有很多events.out.tfevents-文件。 现在我想在tensorboard中分析这些数据，因为我需要不同训练课程的准确性/地图。 如果我在上一次培训课程中打开tensorboard，现在出现问题： 张力板——logdir=“/训练” 我只看到学习速度和损失。（参见打印屏幕） 我怎样才能看到更多？特别是准确度/地图

我有

tensorflow/board 1.13.1

&

ubuntu18.04

，并遵循了这一点

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首先，您需要创建评估数据。为此，请运行下面的命令

python3 legacy/eval.py \
--logtostderr \
--pipeline_config_path=[path to config file] \
--checkpoint_dir=[path to checkpoints directory] \
--eval_dir=[path to directory to save evaluation data]

tensorboard --logdir=eval/

请注意，这是在tensorflow 1.3.1中完成的。在您的案例中，eval.py文件可能不在lagacy文件夹中

例如，请参见下面的“我的命令”

python3 legacy/eval.py \
--logtostderr \
--pipeline_config_path=training/faster_rcnn_resnet101_coco.config \
--checkpoint_dir=training/ \
--eval_dir=eval/

然后使用下面的命令运行tensorboard

python3 legacy/eval.py \
--logtostderr \
--pipeline_config_path=[path to config file] \
--checkpoint_dir=[path to checkpoints directory] \
--eval_dir=[path to directory to save evaluation data]

tensorboard --logdir=eval/

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这里eval是您为保存评估数据而提供的目录。

谢谢。但这将显示评估数据集的地图。如何检查训练数据集的映射？这将有助于检查我们是否在训练数据集上过度拟合了我们的模型。因此，评估是在训练数据集上进行的。