win10下用Deeplabv3+训练VOC数据集(三)

墨蓝 2023-07-18 11:15 23阅读 0赞

接上一篇博客 **win10下用Deeplabv3+训练VOC数据集(二)**

**验证Tensorflow-gpu是否安装成功**

import tensorflow as tf
    tf.test.is_gpu_available()
    
    >>>
    True #结果为true表示安装成功

## 运行eval.py碰到的问题，及解决办法 ##

运行`eval.py`时出现`Waiting for new checkpoint at ./model.ckpt-1000`一直卡住不动的问题，主要分为两个方面

1.  代码下载时不同的branch，在验证和测试时会出现一直等待的情况，我下载的是[master][] branch，将[r1.12.0][] branch的`eval.py`复制过来，替换原来的`eval.py`，此时会出现

from deeplab.datasets import segmentation_dataset
    ImportError: cannot import name 'segmentation_dataset'
    from deeplab.utils import input_generator
    ImportError: cannot import name 'input_generator'

分别复制`r1.12.0branch`中 `deeplab/datasets` 下的 `segmentation_dataset.py` 和 `deeplab/utils` 下的 `input_generator.py` 到`master branch`的对应位置就可

1.  我按照1的步骤改完了还是一直卡住不动，查看别人代码发现我的`checkpoint_dir`一直写错了，**应该是上一步训练完保存中间结果的文件夹，而不是文件夹里边保存的模型**

cd C:\Program Files\Anaconda3\envs\tf5_py36
    call activate tf5_py36
    cd F:\mx_matting\models-master\research\deeplab
    python eval.py ^
        --logtostderr ^
        --eval_split="val" ^
        --model_variant="xception_65" ^
        --atrous_rates=6 ^
        --atrous_rates=12 ^
        --atrous_rates=18 ^
        --output_stride=16 ^
        --decoder_output_stride=4 ^
        --eval_crop_size=513  ^  
        --eval_crop_size=513  ^
        --dataset="pascal_voc_seg" ^
        --checkpoint_dir=./checkpoint ^ #模型的文件夹
        --eval_logdir=./checkpoint ^ #结果输出路径
        --dataset_dir=./datasets/tfrecord  #验证集tfrecord文件所在路径
    PAUSE

`eval.py`卡住不动、一直等待这个问题还是参考[这位大神][Link 1]最后解决成功的！  
搞了两天，终于解决！

## 运行vis.py碰到的问题，及解决办法 ##

同样在`models-master\research\deeplab`目录下建立批处理文件`X-vis.py`

echo "Start vis..."
    cd C:\Program Files\Anaconda3\envs\tf5_py36
    call activate tf5_py36
    cd F:\mx_matting\models-master\research\deeplab
    python vis.py ^
        --logtostderr ^
        --vis_split="val" ^
        --model_variant="xception_65" ^
        --atrous_rates=6 ^
        --atrous_rates=12 ^
        --atrous_rates=18 ^
        --output_stride=16 ^
        --decoder_output_stride=4 ^
        --vis_crop_size=513,513  ^
        --dataset="pascal_voc_seg" ^
        --checkpoint_dir=./checkpoint ^  #保存模型的文件夹
        --vis_logdir=./checkpoint ^  #可视化结果的保存路径，会在chackpoint下产生raw_segmentation_results、segmentation_results两个文件夹
        --dataset_dir=./datasets/tfrecord ^  #测试集tfrecord文件所在路径
        --also_save_raw_predictions=True #保存分割结果
    PAUSE

在运行过程中碰到和`train.py`相同的问题，出现这个错误

IndexError: list index out of range

这是因为很多博主都是这样写的

--vis_crop_size=513
    --vis_crop_size=513

改为

--vis_crop_size=513，513

就可以了。

现在想通了这个问题，因为`train.py`和`vis.py`都是在`master branch` 下载的，上一步的`eval.py`是从`r1.12.0 branch`复制过来的，不同的`branch`，命令语法会有差别

#在master branch下，这样写
    --vis_crop_size=513，513
    #在r1.12.0 branch下，这样写
    --vis_crop_size=513
    --vis_crop_size=513

[master]: https://github.com/tensorflow/models/tree/master
[r1.12.0]: https://github.com/tensorflow/models/tree/r1.12.0
[Link 1]: https://www.twblogs.net/a/5de58600bd9eee310ee705c9/zh-cn