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如何评估我的 TensorFlow 模型在大型评估数据集的特定切片（段）上的性能？

我正在阅读tensorflow-model-analysis评估 TensorFlow 模型的文档。入门指南讨论了一个特殊的 SavedModel，称为EvalSavedModel.

引用入门指南：

此 EvalSavedModel 包含附加信息，允许 TFMA 以分布式方式在大量数据和用户定义的切片上计算模型中定义的相同评估指标。

我的问题是如何将已经存在的转换saved_model.pb为EvalSavedModel？

我正在尝试评估使用 tensorflow 对象检测 api 训练的模型。

跑：

python eval.py --logtostderr --pipeline_config_path=ssd_inception_v2_coco.config --checkpoint_dir=models/train/ --evad_dir=eval

并且有：

以为我没有正确安装所有依赖项，但从Testing the Installation那个链接说没关系。

我试图训练一个 frcnn 来检测它有 3 个类的钱。

我使用此链接 https://github.com/EdjeElectronics/TensorFlow-Object-Detection-API-Tutorial-Train-Multiple-Objects-Windows-10 来生成一些东西。它使用了 faster_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28 配置

这需要太多时间我该如何解决这个问题或者这是否正常？

并像那样继续前进

我的tensorflow版本b'v1.9.0-0-g25c197e023' 1.9.0 Cuda编译工具，发布9.1，V9.1.85

我的电脑有 8gb ram GTX 950M 和 4gb 内存 2.6Ghz i7-6700HQ

我想使用从 tensorflow 下载的预保留模型“mobilenet_v1_0.5_128”/“mobilenet_v1_1.0_224”训练我的自定义模型：download.tensorflow.org/models/mobilenet_v1_2018_08_02/mobilenet_v1_1.0_224.tgz这将使我更容易稍后将其转换为 .tflite

我在哪里可以找到与这些模型（或其中一个模型）匹配的正确配置文件？因为当我使用 tensorflow 官方 github 存储库中的一些配置文件时，在启动训练时出现以下错误：

ValueError：没有要保存的变量

我确定问题是因为我没有使用正确的配置文件。

我想将模型分析添加到我的模型中，但无法导入库：

我正在使用数据实验室环境。

错误是：

请建议什么是导入库的正确方法。

谢谢，埃拉兰

我正在运行以下命令：

并收到以下错误：

Google Cloud Datalab 上的环境如下：

第一个问题：使这个库工作的要求是什么？

我已经安装了一个，我想让它在 Google Cloud Datalab 上运行。

有一些命令可以在 jupyter 笔记本上使用它。

第二个问题：Google Datalab Notebook 上的等价物是什么？

非常感谢，埃拉兰

我正在尝试按照此链接上的指南进行操作，但在 Jupyter Notebook 中启用 TFMA 可视化的第二步出现错误。我想这是你在牢房里做的事情？

我正在阅读faster-rcnntensorflow 模型的代码。我对tf.stop_gradient.

考虑以下代码片段：

更多代码在这里。我的问题是：如果tf.stop_gradient没有设置会发生什么proposal_boxes？