TensorBoard:如何写图像来获得步数滑块

Question

我在ML项目中使用keras和TensorBoard回调。我有一个图像自动编码器，我想可视化它在重建一些图像方面的进展。因此，我将TensorBoard类细分为：

class Monitor(TensorBoard):
def on_train_begin(self, logs=None):
super().on_train_begin(logs)
def on_epoch_begin(self, epoch, logs=None):
# 1. Get the reconstructed images
reconstructions = Autoencoder.predict(validation[0])
# 2. Generate a summary
summary = tf.summary.image('reconstructions', expand_dims(gallery(reconstructions), axis=0), family='reconstructions')
# 3. Add the summary with `epoch` as the step
self.writer.add_summary(summary.eval(), epoch)
super().on_epoch_begin(epoch, logs)

(gallery功能只是从一批图像中生成一张图像(

当运行代码时，我在TensorBoard中看到的是这个屏幕截图。每个图像都写有不同的名称，TensorBoard无法放置单个滑块在它们之间切换。

如何编写图像摘要，以便TensorBoard为我提供一个滑块来选择不同的步骤？

Answer 1

图像必须具有相同的标记(不是我以前做的name(。

plt.figure(figsize=(5,5))
plt.plot([0, 1], [0, 1], "k:", label="Perfectly calibrated")
plt.plot(mean_predicted_values, fraction_of_positives)
reliability_image = io.BytesIO()
plt.savefig(reliability_image, format='png')
reliability_image = tf.Summary.Image(encoded_image_string=reliability_image.getvalue(),
height=7,
width=7)
summary = tf.Summary(value=[tf.Summary.Value(tag="Reliability", 
image=reliability_image)])
writer_train.add_summary(summary, global_step=epoch)

在此处输入图像描述