如何在張量板中顯示我的所有圖像？

Question

我只看到其目前居住在象徵性的張量（logits，標籤）的圖像：

with tf.name_scope("Train"): 
    optimizer = tf.train.AdamOptimizer(FLAGS.learning_rate).minimize(cost_function) 
    tf.summary.image('logits', tn_logits, max_outputs=4) 
    tf.summary.image('label', t_label, max_outputs=4) 

在會話中，我在一個循環中進給網絡圖像。

for epoch in range(FLAGS.training_epochs): 

     for img in images: 
      _, summary_str, costs = sess.run([optimizer, merged_summary_op, cost_function], 
              feed_dict={t_im0: img.l_img.eval(), t_im1: img.r_img.eval(), 
                 t_label: img.mask.eval()}) 

如何同時顯示所有圖像？

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我想有這種說法對我的所有圖像就像在畫廊：

Answer 1

圖像張量和tf.summary.imagemax_output參數的第一個維度tensorboard庫中定義的圖像數量。由於您一次寫入1張圖像，現有圖像將被覆蓋。

而不是迭代，連接4個圖像，使得tn_logits和t_label將具有[4, h, w, 1]的形狀。

然後在tensorboard你將有Train/logits/image/0，Train/label/image/1，Train/label/image/2和Train/label/image/3條目tn_logits。