Warning: file_get_contents(/data/phpspider/zhask/data//catemap/2/python/291.json): failed to open stream: No such file or directory in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 167

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Python 如何在不使用tf记录的情况下训练tf对象检测api模型_Python_Tensorflow_Object Detection Api - Fatal编程技术网
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Python 如何在不使用tf记录的情况下训练tf对象检测api模型

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我想使用tf对象检测api训练mobilenet ssd v2模型 要使用此api，必须将数据集转换为tf记录，并在配置文件中写入其路径

每当我查找它时，我都会找到包含tf记录的答案，一个tf记录包含整个数据集，或者多个文件包含数据集的各个部分（但idk如何使培训在每个历元使用数据集的所有部分）

如何在不将整个数据集加载到内存中的情况下训练模型

有没有一种不使用TFR记录的训练方法

如果我将整个数据集转换为tfrecords，我将有15 GB的重复空间，或者有没有办法不加载整个tf记录，一次加载它的碎片，但仍然在整个数据集上循环。

使用tfrecord不会将整个数据集加载到内存中。。如果保留碎片的TFOD API tfrecord符号（即…-00000-of-000100），则可以在培训配置文件中定义以获取所有碎片