计算张量后，如何将其显示为图像？

Question

我有一个一维的numpy数组。在TensorFlow中执行计算后，我得到一个tf.Tensoras输出。我正在尝试将其重塑为二维数组并将其显示为图像。

如果它是一个numpy ndarray，我会知道如何将其绘制为图像。但是现在是张量！

尽管我尝试tensor.eval()将其转换为numpy数组，但出现错误消息“无默认会话”。

谁能教我如何将张量显示为图像？

... ...
init = tf.initialize_all_variables()    
sess = tf.Session()
sess.run(init)

# training
for i in range(1):
    sess.run(train_step, feed_dict={x: x_data.T, y_: y_data.T})

# testing
probability = tf.argmax(y,1);
sess.run(probability, feed_dict={x: x_test.T})

#show result
img_res = tf.reshape(probability,[len_y,len_x])
fig, ax = plt.subplots(ncols = 1)

# It is the the following line that I do not know how to make it work...
ax.imshow(np.asarray(img_res.eval())) #how to plot a tensor ?#
plt.show()
... ...

Answer 1

您看到的直接错误是因为Tensor.eval()仅在存在“默认Session”时才有效。这要求 (i) 您在with tf.Session():块中执行，(ii) 您在with sess.as_default():块中执行，或者 (iii) 您正在使用tf.InteractiveSession.

有两种简单的解决方法可以使您的案例发挥作用：

# Pass the session to eval().
ax.imshow(img_res.eval(session=sess))

# Use sess.run().
ax.imshow(sess.run(img_res))

请注意，作为可视化图像的一个要点，您可能会考虑使用该tf.image_summary()操作和TensorBoard来可视化由更大的训练管道生成的张量。