尝试使用最近发布的Tensorflow对象检测API，想知道如何评估他们在模型动物园中提供的一种预训练模型？例如 如何获得该预训练模型的mAP值？
由于他们提供的脚本似乎使用了检查点（根据他们的文档），所以我尝试制作一个检查点的哑副本，该检查点指向model.ckpt.data-00000-of-00001其模型动物园中提供的模型，但eval.py不喜欢这样。
checkpoint
model_checkpoint_path: "model.ckpt.data-00000-of-00001"
我曾考虑过对经过预训练的人进行短暂的训练，然后对其进行评估……但是我不确定这是否能为我提供正确的指标。
抱歉，这是一个基本问题-我刚开始使用Tensorflow，并想验证我是否得到了正确的信息。将不胜感激任何指针！
编辑：
我根据乔纳森的回答做了一个检查点文件：
model_checkpoint_path: "model.ckpt"
all_model_checkpoint_paths: "model.ckpt"
评估脚本所使用的内容，并使用COCO数据集进行评估。但是评估停止了，并说形状不匹配：
...
[[Node: save/Assign_19 = Assign[T=DT_FLOAT, _class=["loc:@BoxPredictor_4/ClassPredictor/weights"], use_locking=true, validate_shape=true, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0"](BoxPredictor_4/ClassPredictor/weights, save/RestoreV2_19/_15)]]
2017-07-05 18:40:11.969641: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1158] Invalid argument: Assign requires shapes of both tensors to match. lhs shape= [1,1,256,486] rhs shape= [1,1,256,546]
[[Node: save/Assign_19 = Assign[T=DT_FLOAT, _class=["loc:@BoxPredictor_4/ClassPredictor/weights"], use_locking=true, validate_shape=true, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0"](BoxPredictor_4/ClassPredictor/weights, save/RestoreV2_19/_15)]]
2017-07-05 18:40:11.969725: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1158]
...
Invalid argument: Assign requires shapes of both tensors to match. lhs shape= [1,1,256,486] rhs shape= …