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社区首页 >问答首页 >如何在Keras中使用张量板显示输入张量

如何在Keras中使用张量板显示输入张量
EN

Stack Overflow用户
提问于 2019-03-05 03:30:45
回答 1查看 97关注 0票数 0

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的图像是否正确,我想在Keras中用tensorbard显示它们。

在google上搜索后,一些答案说我需要实现Keras tensorboard回调的一个子类,如下所示:

代码语言:javascript
运行
AI代码解释
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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

但是我如何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的话?

EN

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2019-03-05 09:38:28

我建议用matplot lib保存你的图片。这将会变得更容易,而且不需要进入tf.Summary的世界。如果您仍然有兴趣这样做,您将需要使用tf.image_summary。

票数 0
EN
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/54995004

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