python - 如何为 TensorBoard 图像添加标签？

Question

TensorBoard 是一个很棒的工具，但它可以更健壮吗？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所建议的那样，最后一位是“图像编号”，在这种情况下是从0到99，因为我指定了max_images = 100。我想问一下，是否可以将此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。如果某些图像完全被错误标记，则可以实现修复。换句话说，我希望下图中的相应文本是:

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

我一直无法找到仅使用 tensorflow 来执行此操作的方法，因此我改为执行以下操作:

1. 为摘要图像创建占位符(例如，像 (10, 224, 224, 3) 表示十张摘要图像)。
2. 根据该占位符创建图像摘要。
3. 在验证(或培训，如果您愿意)期间，使用类似 session.run([sample_images, sample_labels]) 的方法将摘要的图像和标签提取到 python 中。
4. 遍历批处理并使用 OpenCV 通过 cv2.putText 将标签写入图像。
5. 运行摘要操作，为占位符提供带标签的图像。