Tensorflow-GPU对象检测API在首次保存检查点后卡住

可能是由于以下几个原因导致的：

1. GPU内存不足：Tensorflow-GPU需要大量的显存来进行模型训练和推理。如果GPU内存不足，可能会导致程序卡住。可以尝试减小批量大小（batch size）或者降低模型复杂度来减少显存的使用。
2. 硬件兼容性问题：Tensorflow-GPU对于不同的GPU型号和驱动版本有一定的要求。如果使用的GPU不被Tensorflow-GPU支持，或者驱动版本不兼容，可能会导致程序卡住。可以查看Tensorflow官方文档或者社区论坛了解支持的GPU型号和驱动版本。
3. 网络连接问题：如果在保存检查点时出现网络连接问题，可能会导致程序卡住。可以检查网络连接是否正常，尝试重新保存检查点。

针对以上问题，可以尝试以下解决方案：

1. 检查GPU内存使用情况：可以使用Tensorflow提供的工具函数来查看GPU内存的使用情况，例如tf.config.experimental.get_memory_growth。如果内存使用过高，可以尝试减小批量大小或者降低模型复杂度。
2. 更新GPU驱动：如果使用的GPU驱动版本较旧，可以尝试更新到最新版本。可以查看GPU厂商的官方网站或者Tensorflow官方文档了解最新的驱动版本。
3. 检查网络连接：可以尝试重新保存检查点，确保网络连接正常。如果网络连接不稳定，可以考虑使用本地保存检查点的方式，避免依赖网络。
4. 查看Tensorflow-GPU版本兼容性：确保使用的Tensorflow-GPU版本与GPU型号和驱动版本兼容。可以查看Tensorflow官方文档或者社区论坛了解版本兼容性信息。

对于Tensorflow-GPU对象检测API的具体使用和调试，可以参考腾讯云的相关产品和文档：

• 腾讯云GPU实例：腾讯云提供了多种GPU实例，可以满足不同规模和需求的深度学习任务。详情请参考腾讯云GPU实例。
• 腾讯云AI引擎：腾讯云提供了AI引擎服务，包括模型训练、推理等功能，可以方便地进行深度学习任务的开发和部署。详情请参考腾讯云AI引擎。

请注意，以上答案仅供参考，具体解决方案需要根据实际情况进行调试和优化。