tf.summary.image

tf.summary.image(
    name,
    tensor,
    max_outputs=3,
    collections=None,
    family=None
)

摘要最多有max_output包含图像的摘要值。图像由张量构成,张量必须为4-D,形状[batch_size, height, width, channels],通道可以是:

  • 张量被解释为灰度。
  • 3:张量被解释为RGB。
  • 4:张量被解释为RGBA。

图像的通道数与输入张量相同。对于浮点数输入,每次将值规范化为一个图像,以适应范围[0,255]。uint8值不变。op使用两种不同的归一化算法:

  • 如果所有的输入值都是正数,那么就对它们进行重新排序,使最大的值为255。
  • 如果任何输入值为负,则值将被移动,因此输入值0.0位于127。然后对它们重新排序,使最小的值为0,或者最大的值为255。

输出摘要中的标记。值protobufs根据名称生成,后缀取决于max_output设置:

  • 如果max_output为1,则summary value标记为'name/image'。
  • 如果max_output大于1,则按“name/image/0”、“name/image/1”等顺序生成摘要值标记。

参数:

  • name: 生成的节点的名称。也将作为一个系列名称在TensorBoard。
  • Tensor: 一个4- d uint8或浮点32张量,形状[batch_size, height, width, channels],其中channels是1、3或4。
  • max_output: 生成图像的批处理元素的最大数量。
  • collections: 可选的op . graphkeys列表。要将摘要添加到其中的集合。默认为[_ops.GraphKeys.SUMMARIES]
  • family: 可选的;如果提供,用作摘要标记名称的前缀,它控制用于在Tensorboard上显示的选项卡名称。

返回值:

  • 字符串类型的标量张量。序列化的摘要协议缓冲区。

原地址:https://tensorflow.google.cn/versions/r1.9/api_docs/python/tf/summary/image?hl=en

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