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