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我正在尝试将预测图像保存在我用 Tensorflow 编写的 CNN 网络上。在我的代码中,y_pred_cls
包含我的预测标签,y_pred_cls
是维度为 1 x 批量大小的张量。现在,我想将 y_pred_cls 作为数组进行迭代,并创建一个包含 pred 类、真实类和一些索引号的文件名,然后找出与预测标签相关的图像,并使用 imsave
保存为图像。
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
train_writer.add_graph(sess.graph)
print("{} Start training...".format(datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')))
print("{} Open Tensorboard at --logdir {}".format(datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), tensorboard_dir))
for epoch in range(FLAGS.num_epochs):
print("{} Epoch number: {}".format(datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), epoch + 1))
step = 1
# Start training
while step < train_batches_per_epoch:
batch_xs, batch_ys = train_preprocessor.next_batch(FLAGS.batch_size)
opt, train_acc = sess.run([optimizer, accuracy], feed_dict={x: batch_xs, y_true: batch_ys})
# Logging
if step % FLAGS.log_step == 0:
s = sess.run(sum, feed_dict={x: batch_xs, y_true: batch_ys})
train_writer.add_summary(s, epoch * train_batches_per_epoch + step)
step += 1
# Epoch completed, start validation
print("{} Start validation".format(datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')))
val_acc = 0.
val_count = 0
cm_running_total = None
for _ in range(val_batches_per_epoch):
batch_tx, batch_ty = val_preprocessor.next_batch(FLAGS.batch_size)
acc, loss , conf_m= sess.run([accuracy, cost, tf.confusion_matrix(y_true_cls, y_pred_cls, FLAGS.num_classes)],
feed_dict={x: batch_tx, y_true: batch_ty})
if cm_running_total is None:
cm_running_total = conf_m
else:
cm_running_total += conf_m
val_acc += acc
val_count += 1
val_acc /= val_count
s = tf.Summary(value=[
tf.Summary.Value(tag="validation_accuracy", simple_value=val_acc),
tf.Summary.Value(tag="validation_loss", simple_value=loss)
])
val_writer.add_summary(s, epoch + 1)
print("{} -- Training Accuracy = {:.4%} -- Validation Accuracy = {:.4%} -- Validation Loss = {:.4f}".format(
datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), train_acc, val_acc, loss))
# Reset the dataset pointers
val_preprocessor.reset_pointer()
train_preprocessor.reset_pointer()
print("{} Saving checkpoint of model...".format(datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')))
# save checkpoint of the model
checkpoint_path = os.path.join(checkpoint_dir, 'model_epoch.ckpt' + str(epoch+1))
save_path = saver.save(sess, checkpoint_path)
print("{} Model checkpoint saved at {}".format(datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), checkpoint_path))
batch_tx、batch_ty分别是我的RGB数据和标签。
提前致谢。
最佳答案
要将张量中的数据提取到 python 变量中,请使用
标签 = sess.run(y_pred_cls)
这将为您提供一个用于单热向量标签的数组或用于标量标签的 int 变量。
要将数组保存到图像中,您可以使用 PIL 库
from PIL import Image
img = Image.fromarray(data, 'RGB')
img.save('name.png')
其余部分应该简单明了,
x
创建一个RGB图像name = str(y)+'_'+str(y_hat)
如果您在执行这些步骤时遇到困难,我可以进一步帮助您
关于python - 将张量作为数组进行迭代 Tensorflow,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50640254/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!