Object detection API 调试中的错误

Object detection API 调试中的错误

absl.flags._exceptions.UnparsedFlagAccessError: Trying to access flag –model_dir before flags were parsed.

使用更新后的API版本，运行model_main.py时 运行报错。
参考链接：https://github.com/tensorflow/models/issues/4794

2.使用回旧版本的API，运行模型时，加载速度特别慢，无法使用gpu。

这个问题时好时坏，只要内存和gpu够用就不会报错了。

3.运行0.75depth的模型时，报错

这是因为路径写错了 只写到train，应该是train/cpkt。

4.tensorflow和darknet不能同时使用。

tensorflow在默认情况下会占用所有的gpu，训练时指定使用哪块gpu即可。

方法1：
打开新的终端
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python object_detection/train75.py

方法2：
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1
python object_detection/train75.py

5.训练过程中，保存checkpoint太频繁，浪费了大量的训练时间。

找到trainer.py下的saver函数，发现保存的时间是用这个参数控制的

本来使用的默认值，我们给他重新定义下，train.config也是从默认的pipelineconfig读取的
于是在config文件中加入这一行，使他的保存时间为4小时保存一次。

6.checkpoint保存一次要数十分钟，解决后速度提升不少，然而summary保存也很浪费时间，默认是2分钟一次，我们改为20分种一次，直接更改trainer.py下的参数即可。

此时训练顺畅了许多，然而其中某些步骤训练时间很长，暂时找不到原因