TRAIN_DIR=./logs/ssd_300_vgg_3
CHECKPOINT_PATH=./checkpoints/ssd_300_vgg.ckpt
python train_ssd_network.py
--train_dir=${TRAIN_DIR}
--dataset_dir=${DATASET_DIR}
2-报错：'utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 0: invalid start byte；解决（将“r”替换为‘rb’，同理将‘w’换为‘wb’）：
fix: pascalvoc_to_tfrecords.py image_data = tf.gfile.FastGFile(filename, 'r').read() change that to: image_data = tf.gfile.FastGFile(filename, 'rb').read()
对于读取的文件，utf-8解码出现错误（可能要用GBK解码，也可能有部分非utf-8编码内容，也可能是文件损坏），因此对于读取文件不再解码，直接二进制读入文件，即“rb”
GBK：采用双字节编码 GB18030：采用单字节、双字节、四字节分段编码（现在的中文信息处理应优先采用GB18030编码方案） ASCII：是1个字节 Unicode：通常是2个字节。 UTF-8：把一个Unicode字符根据不同的数字大小编码成1-6个字节，英文字母被编码成1个字节，汉字是3个字节（ASCII编码实际上可以被看成是UTF-8编码的一部分）
在计算机内存中，统一使用Unicode编码，当需要保存到硬盘或者需要传输的时候，就转换为UTF-8编码
硬盘中的保存格式为byte类型，内存中为str格式 硬盘中用utf-8或ASCII编码，内存中用unicode编码
当从python（内存）中保存到硬盘时，需要将str类型编码为bytes类型。 如果内容是中文，只能用encode（utf-8）或 encode（GBK）编码；如果是英文，可以使用encode（ASCII）或encode（UTF-8）亦或者是encode（GBK）都可以。
当从硬盘读到python（内存）中时，如果是中文，只能使用decode（utf-8）解码；若是英文，decode（utf-8）或者decode（ASCII），主要看之前反过程是用encode（utf-8）还是encode（ASCII）编码的。；若两者都不可以，尝试encode（Unicode）抑或是decode（gbk，ignore）
参考链接：https://blog.csdn.net/qq_18888869/article/details/82625343
https://blog.csdn.net/u013555719/article/details/77991010
def flatten(x): result = [] for el in x: if isinstance(el, tuple): result.extend(flatten(el)) else: result.append(el) return result in eval_op=flatten(list(names_to_updates.values()))
tfrecords路径设定出现问题（在指定生成路径保存tfrecords之后，下一次命令的读取路径与之前不一致，应该将tfrecords移至指定读取路径）
自己创建tfrecords保存路径
6-报错：InvalidArgumentError (see above for traceback): Default MaxPoolingOp only supports NHWC on device type CPU
at train_ssd_network.py line 27:
DATA_FORMAT = 'NCHW'
modify to:
DATA_FORMAT = 'NHWC'
将命令中的checkpoints_path./checkpoints/ssd_300_vgg.ckpt改为CHECKPOINT_PATH='./checkpoints/ssd_300_vgg.ckpt/ssd_300_vgg.ckpt'
tensorflow-gpu1.12.0版本太高了，将版本将为tensorflow-gpu1.9.0即可
命令：
conda list：查看安装情况
conda uninstall tensorflow-gpu:卸载高版本
conda install --channel https//conda.anaconda.org/anaconda tensorflow-gpu==1.9.0：安装低版本
源代码中的config = tf.ConfigProto(log_device_placement=False,gpu_options=gpu_options)语句限制了GPU内存的分配 删除掉该段代码即可或者是更为以下代码：config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True
tf.ConfigProto()函数用来对session进行参数配置
- 参数：
log_device_placement设置为True：获取到 operations 和 Tensor 被指派到哪个设备
allow_soft-palcement设置为True：允许自动选择一个存在且可用的设备 - 限制GPU资源使用：
-
限制使用率：
config = tf.configProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 #占用40%显存
session = tf.Session(config=config) 或者是 gpu_options=tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.4) config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options) session = tf.Session(config=config) -
动态分配内存：
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config) -
设置使用哪块GPU 在python程序中设置：os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' # 使用 GPU 0，1
在执行时设置：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python yourcode.py
-
- 参考链接：https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79091941