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使用tf.summary.image将相同的图像对保存在epochs上以进行语义分割

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当训练深度网络进行语义分割时,我们可以通过查看图像/地面实况/预测的三元组来获得对网络性能的定性理解 . 在训练期间,我希望能够在张量板中查看此组,但在整个训练过程中保持相同的三元组 .

如果一个天真地使用tf.summary.image用于每个输入/地面实况/预测张量流改变每个时期的保存的图像/地面实况/预测集 .

即我现在有

#image example save
        tf.summary.image("input", test_x, max_outputs=3)
        tf.summary.image("ground_truth", test_t, max_outputs=3)
        tf.summary.image("prediction_output",output, max_outputs=3)

它确实可以保存每个时代的3张图像,但由于它们随着每个时代而变化,因此难以跟踪进度 .

这对于在培训过程中对网络学习内容进行粗略的定性理解非常有用 .

1 回答

  • 0

    只是一个快速的黑客 . 我建议缩小您转发到摘要的图像集:

    #image example save
            tf.summary.image("input", test_x[:3], max_outputs=3)
            tf.summary.image("ground_truth", test_t[:3], max_outputs=3)
            tf.summary.image("prediction_output",output[:3], max_outputs=3)
    

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