tf.raw_ops.ImageSummary

Выводит протокольный буфер Summary с изображениями.

tf.raw_ops.ImageSummary(
    tag,
    tensor,
    max_images=3,
    bad_color=_execute.make_tensor(\n    'dtype: DT_UINT8 tensor_shape { dim { size: 4 } } int_val: 255 int_val: 0 int_val: 0 int_val: 255 '\n    , 'bad_color'),
    name=None
)

Сводка содержит до max_images значений сводки, содержащих изображения. Изображения создаются из tensor, которые должны быть 4-мерными с формой [batch_size, height, width, channels], где channels может быть:

• 1: tensor интерпретируется как градации серого.
• 3: tensor интерпретируется как RGB.
• 4: tensor интерпретируется как RGBA.

Изображения имеют то же количество каналов, что и входной тензор. Для входных значений с плавающей точкой значения нормализуются по одному изображению за раз, чтобы поместиться в диапазон [0, 255]. Значения uint8 остаются без изменений. Операция использует два различных алгоритма нормализации:

• Если все входные значения положительные, они масштабируются так, чтобы наибольшее значение было 255.

• Если какое-либо входное значение отрицательное, значения смещаются так, что входное значение 0.0 находится на 127. Затем они масштабируются так, чтобы либо наименьшее значение было 0, либо наибольшее - 255.

Аргумент tag является скалярным Tensor типа string. Он используется для построения tag значений сводки:

• Если max_images равно 1, тег значения сводки — 'тег/изображение'.
• Если max_images больше 1, теги значений сводки генерируются последовательно как 'тег/изображение/0', 'тег/изображение/1' и т. д.

Аргумент bad_color — цвет, который используется в сгенерированных изображениях для входных значений, не являющихся конечными. Это uint8 одномерный тензор длиной channels. Каждый элемент должен находиться в диапазоне [0, 255] (он представляет значение пикселя на выходном изображении). Значения, не являющиеся конечными, в входном тензоре заменяются этим тензором на выходном изображении. Значение по умолчанию — красный цвет.