如何为TensorBoard图像添加标签？

Question

TensorBoard是一个很棒的工具,但它可以更强大吗？下图显示了TensorBoard中的可视化.

它由以下代码调用:

tf.image_summary('images', images, max_images=100)

正如API建议的那样,最后一位是"图像编号",在这种情况下从0到99,因为我指定了max_images = 100.我想问一下,如果我可以将这个图像的标签附加到文本中？这将是一个很棒的功能,因为它允许用户在训练期间实时查看图像及其各自的标签.在某些图像被完全贴错标签的情况下,可以实现修复.换句话说,我希望下图中的相应文字是:

images/image/9/5
images/image/39/6
images/image/31/0
images/image/30/2
where last digit is the label.

谢谢!

Answer 1

我一直无法使用tensorflow找到这样做的方法,所以我做了以下事情:

1. 为摘要图像创建占位符(例如,对于十个摘要图像,如(10,224,224,3)).
2. 基于该占位符创建图像摘要.
3. 在验证期间(或培训,如果您愿意),使用类似的东西将您的摘要的图像和标签拉到python中session.run([sample_images, sample_labels]).
4. 遍历批处理并使用OpenCV将标签写入图像cv2.putText.
5. 运行摘要操作,为占位符提供标记的图像.