如何通过 tf.image_summary 查看多张图片

Question

问题 - TensorBoard 上只显示一张图片

受此启发 How can I visualize the weights(variables) in cnn in Tensorflow?

代码如下：

# --- image reader ---
# - rsq: random shuffle queue with [fn l] pairs 
def img_reader_jpg(rsq):
    fn, label  = rsq.dequeue()
    img_b = tf.read_file(fn)
    img_u = tf.image.decode_jpeg(img_b, channels=3) 
    img_f = tf.cast(img_u, tf.float32)  
    img_4 = tf.expand_dims(img_f,0)
    return img_4, label


# filenames and labels are pre-loaded
fv = tf.constant(fnames)
lv = tf.constant(ohl)

rsq    = tf.RandomShuffleQueue(len(fnames), 0, [tf.string, tf.float32])
do_enq = rsq.enqueue_many([fv, lv])

# reading_op 
image, label   = img_reader_jpg(rsq)

# test: some op
im_t     = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,30,30,3], name='img_tensor')
lab_t    = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,2],       name='lab_tensor')
some_op  = tf.add(im_t,im_t) 
ims_op   = tf.image_summary("img", im_t)

# service ops
init_op    = tf.initialize_all_variables()

#  run it
with tf.Session() as sess:

    summary_writer = tf.train.SummaryWriter(summ_dir, graph_def=sess.graph_def)
    print 'log at:', summ_dir

    sess.run(init_op)
    sess.run(do_enq)
    print "rsq.size:", rsq.size().eval()

    for i in xrange(5):
        print "\ni:",i

        img_i, lab_i = sess.run([image, label]) # read image - right?
        print "I:", img_i.shape , " L:", lab_i

        feed_dict = {
            im_t: img_i
        }

        img2 = sess.run([some_op], feed_dict = feed_dict)

        # now summary part
        imss = sess.run(ims_op, feed_dict = feed_dict)
        #print "imss",imss
        summary_writer.add_summary(imss,i) 

    print "rsq.size:", rsq.size().eval()
    summary_writer.close()

print 'ok'

这里是输出：

log at: /mnt/code/test_00/log/2016-01-09 17:10:37
rsq.size: 1225

i: 0
I: (1, 30, 30, 3)  L: [ 1.  0.]

i: 1
I: (1, 30, 30, 3)  L: [ 1.  0.]

i: 2
I: (1, 30, 30, 3)  L: [ 0.  1.]

i: 3
I: (1, 30, 30, 3)  L: [ 0.  1.]

i: 4
I: (1, 30, 30, 3)  L: [ 0.  1.]
rsq.size: 1220
ok

看起来不错

• 5 对 [图像标签] 已交付
• 如果我取消注释 print "imss",imss 我可以看到 5 个不同的缓冲区，每个缓冲区都有自己的 png 图像
• 操作图在 TB 中看起来没问题

但是，TB 中只有一张图片。我怀疑我错过了一些关于 TF 工作方式的重要信息 - 即。是什么导致了图形执行时的情况。

第二个问题：我需要做什么才能看到结果，即 img2 = img+img in TB？

Answer 1

你是对的，你只会看到一张图片。您在每个 for 循环中调用一次图像摘要操作，每次调用它时，您都传递给它一个图像。

要查看所有想要查看的图像，您可以做的是将这些图像编译成一个张量。如果我们参考 TensorFlow API（链接总是变化，所以找到最新的）

tf.image_summary(tag, tensor, max_images=3, collections=None, 名称=无）

从 TF 1.0.0 开始，是这样的：

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

把你的“多张图片张量”放进去，把max_images设置成你拥有的图片数量，你应该可以看到TensorBoard中的所有图片了。

如果还有问题，请告诉我。

Answer 2

从 r0.12 开始，tf.image_summary 已替换为 tf.summary.image

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