Question

我正在使用张量板来显示我的火车图像（cifar10数据集）。但TensorBoard向我展示了一些非常奇怪的图像。以下是截图。

这是一些相关的代码。请注意，DISPLAY_STEP为10，BATCH_SIZE为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})

有谁能告诉我发生了什么事？提前谢谢。

Answer 1

看起来cifar图像没有正确地重新塑造。 According to the dataset website：

数据 - 一个10000x3072 numpy数组的uint8s。阵列的每一行都存储一个32x32的彩色图像。前1024个条目包含红色通道值，下一个1024表示绿色，最后1024个表示蓝色。图像以行主顺序存储，因此数组的前32个条目是图像第一行的红色通道值。

你应该确保正确地重塑这个3072长阵列。

tensorboard-了解tensorboard IMAGE标签

1 个答案: