TensorFlow가 5월 14일 Google I/O로 돌아왔습니다!
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ImageSummary
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이미지와 함께 '요약' 프로토콜 버퍼를 출력합니다.
요약에는 이미지가 포함된 최대 `max_images` 요약 값이 있습니다. 이미지는 `[배치_크기, 높이, 너비, 채널]` 형태의 4차원이어야 하고 `채널`은 다음과 같을 수 있는 `텐서`로 구축됩니다.
- 1: '텐서'는 그레이스케일로 해석됩니다.
- 3: '텐서'는 RGB로 해석됩니다.
- 4: '텐서'는 RGBA로 해석됩니다.
이미지는 입력 텐서와 동일한 수의 채널을 갖습니다. 부동 소수점 입력의 경우 값은 `[0, 255]` 범위에 맞도록 한 번에 하나의 이미지로 정규화됩니다. 'uint8' 값은 변경되지 않습니다. 연산은 두 가지 다른 정규화 알고리즘을 사용합니다.
- 입력 값이 모두 양수이면 가장 큰 값이 255가 되도록 크기가 조정됩니다.
- 입력 값이 음수인 경우 입력 값 0.0이 127이 되도록 값이 이동됩니다. 그런 다음 가장 작은 값이 0이거나 가장 큰 값이 255가 되도록 크기가 조정됩니다.
`tag` 인수는 `string` 유형의 스칼라 `Tensor`입니다. 요약 값의 `태그`를 작성하는 데 사용됩니다.
- `max_images`가 1인 경우 요약 값 태그는 ' 태그 /이미지'입니다.
- `max_images`가 1보다 큰 경우 요약 값 태그는 ' tag /image/0', ' tag /image/1' 등으로 순차적으로 생성됩니다.
`bad_color` 인수는 무한한 입력 값에 대해 생성된 이미지에 사용할 색상입니다. 이는 길이가 `channels`인 `uint8` 1-D 텐서입니다. 각 요소는 `[0, 255]` 범위에 있어야 합니다(출력 이미지의 픽셀 값을 나타냄). 입력 텐서의 무한한 값은 출력 이미지에서 이 텐서로 대체됩니다. 기본값은 빨간색입니다.
상수
끈 | OP_NAME | TensorFlow 핵심 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
상속된 메서드
java.lang.Object 클래스에서 부울 | 같음 (개체 arg0) |
마지막 수업<?> | getClass () |
정수 | 해시 코드 () |
최종 무효 | 알림 () |
최종 무효 | 통지모두 () |
끈 | toString () |
최종 무효 | 대기 (long arg0, int arg1) |
최종 무효 | 기다리세요 (긴 arg0) |
최종 무효 | 기다리다 () |
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 핵심 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
상수 값: "ImageSummary"
공개 방법
공개 출력 < TString > asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
매개변수
나쁜색상 | 무한한 값을 가진 픽셀에 사용할 색상입니다. |
---|
새로운 ImageSummary 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
범위 | 현재 범위 |
---|
꼬리표 | 스칼라. 요약 값의 `tag` 속성을 구축하는 데 사용됩니다. |
---|
텐서 | '[배치_크기, 높이, 너비, 채널]' 모양의 4D. 여기서 '채널'은 1, 3 또는 4입니다. |
---|
옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
---|
매개변수
최대 이미지 | 이미지를 생성할 최대 배치 요소 수입니다. |
---|
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최종 업데이트: 2023-12-01(UTC)
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