Qiang Lu

> @luqiang6q 方便上传一下你的训练代码么？ 这个是east的模型。源代码：https://github.com/argman/EAST，训练代码在链接中的multigpu_train.py

> 建议使用c++版本的代码进行测试，如果能正常出结果说明不是模型的问题。 @wlguan 我发现自己训练自己的检测模型，保存的checkpoint文件大小与仓库中v3/weights文件夹中的checkpoint文件大小不一样，是不是需要修改相关代码来训练检测模型，然后训练好之后，再修改相关代码转成以pb模型呢？？？ 因为我反复试了下，当前代码中直接将仓库中v3/weights文件夹下的checkpoint文件转成pb模型再转成mnn模型是可以使用的。 但是如果我用这套代码训练自己的检测模型的话，保存的checkpoint文件比现有仓库中v3/weights文件夹下的checkpoint文件大小要小，且将其转换成pb模型进行inference测试时结果是不对的，运行产生错误。 所以，就有了我上面的问题该如何修改相关代码来训练检测模型，然后训练好之后，再修改相关代码将checkpoint转成以pb模型呢？？？

@wlguan 这是仓库中您提供的checkpoint文件大小，  这是我用仓库中代码训练的自己检测模型的checkpoint文件大小（模型训练时，没有用tf.nn.fused_batch_norm替换掉tf.nn.batch_normalization）  这也是我用仓库中代码训练的自己检测模型的checkpoint文件大小（模型训练时，用tf.nn.fused_batch_norm替换掉tf.nn.batch_normalization） 

@wlguan 现在我整套都调通了，就卡在训练好的checkpoint模型（模型训练时，用tf.nn.fused_batch_norm替换掉tf.nn.batch_normalization）转pb模型时，利用转换好的pb模型预测图片会发生错误，模型的输出outbox是不正确的。而用您仓库中提供的checkpoint转换后的pb模型，运行freeze_graph_test函数时，预测图片的结果是没问题的。求大大帮助啊~

请问原版的训练代码是哪个呢？有链接嘛 我试下 在2020年07月12日 14:10，wenlong 写道： 我没有直接尝试过用这个tf版本训练导出，建议你使用原版代码训练，用我修改后的脚本导出。pb模型预测错误可以逐层debug。 — You are receiving this because you authored the thread. Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe.

> 我没有直接尝试过用这个tf版本训练导出，建议你使用原版代码训练，用我修改后的脚本导出。pb模型预测错误可以逐层debug。 @wlguan 请问原版的训练代码是哪个呢？有链接嘛 我试下