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 ![](./imgs/tensorboard_image.JPG)
 
 ### 模型评估
-训练完成后，我们可以通过eval.py来评估模型效果。由于我们设置的训练EPOCH数量为500，保存间隔为10，因此一共会产生50个定期保存的模型，加上最终保存的final模型，一共有51个模型。我们选择最后保存的模型进行效果的评估：
+训练完成后，我们可以通过eval.py来评估模型效果。由于我们设置的训练EPOCH数量为100，保存间隔为10，因此一共会产生10个定期保存的模型，加上最终保存的final模型，一共有11个模型。我们选择最后保存的模型进行效果的评估：
+
 ```shell
 python pdseg/eval.py --use_gpu \
                      --cfg configs/unet_pet.yaml \