TensorFlow 시각화에 대한 자습서를 읽고 Tensorboard를 발견했습니다. UCC Machine Learning repository에서 가져온 Iris 데이터 세트를 어떻게 시각화 할 수 있는지 알고 싶습니다. TensorBoard를 보여주는 localhost에서 특정 포트를 실행할 수 있었지만 로컬에서 가져온 데이터 세트를 시각화하는 방법을 알지 못했습니다. Google에서 검색했지만 실제로 할 수있는 방법을 찾을 수 없습니다. 도와 주실 수 있겠습니까?Tensorboard에서 데이터 세트 시각화
정확하게 이해하면 tf.summary.image를 사용하고 싶습니다. 문서는 여기에 있습니다 : https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/summary/image 내 코드에서 일부 사용 예입니다 : 나는 내 이미지 데이터를 공급 곳
x_pl=tf.placeholder(tf.float32, [None,height,width,channels], name="ImageIn")
tf.summary.image('input', x_pl, 10)
x_pl가 내 cummary 선언에서 나는 '입력'라고 요약을 만들 것을 말한다. x_pl에서 10 개의 이미지를 가져옵니다.
여기에 요약 라이터 예/자습서를 읽어 https://www.tensorflow.org/get_started/summaries_and_tensorboard
당신은 당신의 요약 병합해야합니다 : 당신은 조금 다음과 같이 요약 - 작가를 선언해야합니다
merged = tf.summary.merge_all()
을 :
를train_writer = tf.summary.FileWriter(FLAGS.summaries_dir + '/train',sess.graph)
Tensorboard의 작동 방식을 이해하려면 위의 튜토리얼/예제를 참조하십시오. 귀하의 목적에 맞게 요약을 이미지로 대체하고자하는 것은 아닙니다.