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

Question

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/预测的三元组来定性地理解网络性能。在培训期间，我希望能够在tensorboard中查看此集，但在整个培训期间保持相同的三元组。

如果一个天真地对每个输入/地面实况/预测张量流使用tf.summary.image，则改变每个时期的保存的图像/地面实况/预测集。

即。现在我有

 #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)

确实可以保存每个时代的3张图片，但由于它们随着每个时代而变化，因此很难跟踪进度。

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。

Answer 1

快速入侵。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)