如何在 Keras 中使用张量板显示输入张量

Question

我正在使用 Keras 来训练图像分类器。现在我想检查输入到我的 ConvNet 的输入图像是否正确，我想用 Keras 中的 tensorard 显示它们。

在谷歌上搜索后，一些答案说我需要实现一个 Keras tensorboard 回调的子类，如下所示：

class TensorBoardImage(keras.callbacks.Callback):
def __init__(self, tag):
    super().__init__() 
    self.tag = tag

def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
    # Load image
    img = data.astronaut()
    # Do something to the image
    img = (255 * skimage.util.random_noise(img)).astype('uint8')

    image = make_image(img)
    summary = tf.Summary(value=[tf.Summary.Value(tag=self.tag, image=image)])
    writer = tf.summary.FileWriter('./logs')
    writer.add_summary(summary, epoch)
    writer.close()

    return

但是我怎样才能将我的输入图像张量传递给这个回调呢？ 如果有人知道怎么做？

Answer 1

我建议只使用 matplot lib 保存您的图像。这将变得更容易，无需进入 tf.Summary 的世界。如果您仍然对此感兴趣，则需要使用 tf.image_summary。