i使用TensorFlow构建超分辨率卷积神经网络来增强图像分辨率。网络接受低分辨率图像作为输入,并产生高分辨率图像作为输出。
进行培训,我使用tf.estimator.stimator
def get_estimator(run_config=None, params=None):
"""Return the model as a Tensorflow Estimator object.
Args:
run_config (RunConfig): Configuration for Estimator run.
params (HParams): hyperparameters.
"""
return tf.estimator.Estimator(
model_fn=model_fn, # First-class function
params=params, # HParams
config=run_config # RunConfig
)
由tf.contrib.lealen.conpperiment
包裹def experiment_fn(run_config, params):
"""Create an experiment to train and evaluate the model.
Args:
run_config (RunConfig): Configuration for Estimator run.
params (HParam): Hyperparameters
Returns:
(Experiment) Experiment for training the mnist model.
"""
# You can change a subset of the run_config properties as
run_config = run_config.replace(save_checkpoints_steps=params.min_eval_frequency)
estimator = get_estimator(run_config, params)
# # Setup data loaders
train_input_fn = get_input_fn(params.filenames, params.epoch, True, params.batch_size)
eval_input_fn = get_input_fn(params.filenames, 1, False, params.batch_size)
# Define the experiment
experiment = tf.contrib.learn.Experiment(
estimator=estimator, # Estimator
train_input_fn=train_input_fn, # First-class function
eval_input_fn=eval_input_fn, # First-class function
train_steps=params.train_steps, # Minibatch steps
min_eval_frequency=params.min_eval_frequency, # Eval frequency
eval_steps=params.eval_steps # Minibatch steps
)
return experiment
我通过tf.contrib.learn.learn_runner运行它,如下:
def run_experiment(config, session):
assert os.path.exists(config.tfrecord_dir)
assert os.path.exists(os.path.join(config.tfrecord_dir, config.dataset, config.subset))
save_config(config.summaries_dir, config)
filenames = get_tfrecord_files(config)
batch_number = min(len(filenames), config.train_size) // config.batch_size
logging.info('Total number of batches %d' % batch_number)
params = tf.contrib.training.HParams(
learning_rate=config.learning_rate,
device=config.device,
epoch=config.epoch,
batch_size=config.batch_size,
min_eval_frequency=100,
train_steps=None, # Use train feeder until its empty
eval_steps=1, # Use 1 step of evaluation feeder
filenames=filenames
)
run_config = tf.contrib.learn.RunConfig(model_dir=config.checkpoint_dir)
learn_runner.run(
experiment_fn=experiment_fn, # First-class function
run_config=run_config, # RunConfig
schedule="train_and_evaluate", # What to run
hparams=params # HParams
)
类实验提供了在培训期间评估的方法train_and_evaluate。
我的问题是:我如何在训练中获得评估结果(输出图像)CNN?我想看到时间训练结果。
我在github上的项目
我想您正在使用 tf.summary.image
向模型添加图像摘要。
在张量板中的训练过程中,可以轻松地可视化图像:
def model_fn(...):
...
# max_outputs control the number of images in the batch you want to display
tf.summary.image("train_images", images, max_outputs=3)
# ...
return tf.estimator.EstimatorSpec(...)
在评估期间,我认为没有一种简单的方法可以在tf.estimator
中显示图像。问题是在评估期间,只能显示整数或浮点值。
在更多详细信息中,在评估时,您将返回 eval_metric_ops
,例如您的准确性。TensorFlow将在张量板中显示此dict中的每个整数或浮动值,但是如果您尝试显示其他任何内容(例如:images),则会给您警告。(源代码:函数_write_dict_to_summary
)
警告:TensorFlow:跳过eval_images的摘要,必须是float,np.float32,np.int64,np.int32或int。
解决方法可能是恢复tf.estimator
之外图像的值并在张板中手动显示。
编辑:stackoverflow上还有另一个相关问题,在此处和此处都有两个GitHub问题来跟踪此过程。据我了解,他们将尝试使eval_metric_ops
中的图像摘要变得容易自动出现在Tensorboard中。