tensorboard-理解tensorboard IMAGE标签

Posted 2023-03-27

【中文标题】tensorboard-理解tensorboard IMAGE标签

【英文标题】：tensorboard-Understanding tensorboard IMAGE tag

【发布时间】：2017-11-27 20:16:30

【问题描述】：

我正在使用 tensorboard 来可视化我的火车图像（cifar10 数据集）。但是 TensorBoard 向我展示了一些非常奇怪的图像。下面是截图。

the strange images

这是一些相关代码。注意DISPLAY_STEP 是 10，BATCH_SIZE 是 64。

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, N_FEATURES], name='x')
x_image = tf.reshape(x, [-1, 32, 32, 3])
tf.summary.image('input', x_image, max_outputs=BATCH_SIZE)
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, N_CLASSES], name='labels')

'''There is other code.'''

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    summary_writer = tf.summary.FileWriter('./cifar10_model/6', graph=tf.get_default_graph())
    for i in range(TRAINING_EPOCHS):
        batch_x, batch_y = cifar10.train.next_batch(BATCH_SIZE)
        if i % DISPLAY_STEP == 0:
            s = sess.run(merged_summary, feed_dict=x: batch_x, y: batch_y)
            summary_writer.add_summary(s, i)
        sess.run(train_step, feed_dict=x: batch_x, y: batch_y)

谁能告诉我这是怎么回事？提前致谢。

【问题讨论】：

您确定您的 MNIST 数据集有 3 通道图像吗？它们通常是灰度的。

@E_net4 这是 cifar10 数据集，不是 MNIST。

【参考方案1】：

看起来 cifar 图像的形状不正确。 According to the dataset website:

data -- 一个 10000x3072 的 numpy uint8 数组。数组的每一行存储一个 32x32 彩色图像。前 1024 个条目包含红色通道值，接下来的 1024 个为绿色，最后的 1024 个为蓝色。图像以行优先顺序存储，因此数组的前 32 个条目是图像第一行的红色通道值。

你应该确保这个 3072 长的数组被正确地重新整形。

【讨论】：

是的，你是对的。我更改了我的reshape 代码并且它正在工作。谢谢。