我已经成功地训练了一个模型，大约有16 k个步骤，产生了很多检查点，保存在我的training文件夹中。我想确保我没有遇到过拟合问题，所以我想用我的测试数据评估每个检查点。
我使用的是来自官方Tensorflow 2 Object Detection repository的以下命令：

PIPELINE_CONFIG_PATH={path to pipeline config file}
MODEL_DIR={path to model directory}
CHECKPOINT_DIR=${MODEL_DIR}
python object_detection/model_main_tf2.py \
    --pipeline_config_path=${PIPELINE_CONFIG_PATH} \
    --model_dir=${MODEL_DIR} \
    --checkpoint_dir=${CHECKPOINT_DIR} \
    --alsologtostderr

MODEL_DIR和CHECKPOINT_DIR都指向我的training文件夹。
我现在遇到的问题是，这只评估最新的检查点，但我想一次评估所有检查点。
理想情况下，我希望在TensorBoard中看到结果，它以图形的形式显示不同检查点的瓦尔_accuracy（mAP）-它已经这样做了，但只是针对一个检查点。