python - 如何在一个张量板选项卡中显示多个图像，就像在 tf-object-detection-api 中完成的那样

Question

我想使用tf.Summary.Image而不是使用tf.summary.image和张量来创建张量板图像摘要。所以它应该在没有tf.Session的情况下完成。目前我用的是这个

    with BytesIO() as byte_io:
        img_crop_pil = Image.fromarray(image)
        img_crop_pil.save(byte_io, format="PNG")
        png_buffer = byte_io.getvalue()
    img_summary = tf.Summary.Image(encoded_image_string=png_buffer)
    return tf.Summary.Value(tag='img', image=img_summary)

并且在张量板上只显示一张图片。 slider 可用，但不太方便，尤其是多个步骤。我希望图像能够并排显示。

Answer 1

事实证明，问题出在 tf.Summary.Value tag 参数中。如果您想在一个选项卡中显示多个图像，则需要这些图像具有以下形式的标签。最重要的部分是标签名称中的/。由tensorboard解析，分割tab内的图像

1st tab, 1st image - tf.Summary.Value(tag='tab_1/1', image=img_summary)  
1st tab, 2nd image - tf.Summary.Value(tag='tab_1/2', image=img_summary) 
1st tab, 3rd image - tf.Summary.Value(tag='tab_1/3', image=img_summary)

2nd tab, 1st image - tf.Summary.Value(tag='tab_2/1', image=img_summary)
2nd tab, 2nd image - tf.Summary.Value(tag='tab_2/2', image=img_summary)
2nd tab, 3rd image - tf.Summary.Value(tag='tab_2/3', image=img_summary)
and so on