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 такое же количество каналов, как входной тензор. Для входных значений с плавающей запятой значения нормализуются для каждого изображения, чтобы уместиться в диапазоне [0, 255]. uint8 значения остаются без изменений. Операция использует два разных алгоритма нормализации:

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

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

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

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

Аргумент bad_color — цвет, используемый в созданных изображениях для входных значений, не являющихся числами. 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 числами, во входном тензоре заменяются этим тензором на выходном изображении. Значение по умолчанию — красный цвет.