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
)

В сводке содержится 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 такое же количество каналов, что и входной тензор. Для входных значений с плавающей точкой значения нормализуются по одному изображению за раз для соответствия диапазону [0, 255]. uint8 значения остаются неизменными. Операция использует два различных алгоритма нормализации:

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

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

Аргумент tag — скаляр Tensor типа string. Он используется для создания атрибута tag значений сводки:

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

Аргумент bad_color — цвет, используемый в сгенерированных изображениях для входных значений, не являющихся конечными. Это uint8 1-мерный тензор длиной channels. Каждый элемент должен находиться в диапазоне [0, 255] (он представляет значение пикселя на выходном изображении). Значения, не являющиеся конечными, во входном тензоре заменяются этим тензором на выходном изображении. Значение по умолчанию — красный цвет.