我使用train.py和成功地训练了带有自定义示例的对象检测模型eval.py。并行运行这两个程序，我能够在训练期间在 tensorboard 中可视化训练和评估指标。
然而，这两个程序都被移到了legacy文件夹中，并且model_main.py似乎是运行培训和评估的首选方式（通过只执行一个进程）。但是，当我从model_main.py以下内容开始时pipeline.config：
train_config {
batch_size: 1
num_steps: 40000
...
}
eval_config {
# entire evaluation set
num_examples: 821
# for continuous evaluation
max_evals: 0
...
}
我看到启用 INFO 日志记录model_main.py训练和评估的输出是按顺序执行的（而不是像以前那样同时执行两个进程），并且在每个训练步骤之后都会进行完整的评估。
INFO:tensorflow:Saving 'checkpoint_path' summary for global step 35932: ...
INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 35933 into ...
INFO:tensorflow:Calling model_fn.
...
INFO:tensorflow:Done calling model_fn.
INFO:tensorflow:Starting evaluation at 2018-08-30-10:06:47
...
INFO:tensorflow:Restoring parameters from .../model.ckpt-35933
INFO:tensorflow:Running local_init_op.
INFO:tensorflow:Done running local_init_op.
INFO:tensorflow:Evaluation …