TensorBoardイメージにラベルを追加するにはどうすればよいですか？

Question

TensorBoardは素晴らしいツールですが、より堅牢にすることはできますか？下の画像は、TensorBoardの視覚化を示しています。

次のコードで呼ばれています：APIが示すように、私は私が望むmax_images = 100を指定しているので、最後の数字は、この場合には0から99まで、「画像番号」である

tf.image_summary('images', images, max_images=100) 

私はこのイメージのラベルをテキストに付けることができますか？これは、ユーザーがトレーニング中に画像とそれぞれのラベルをリアルタイムで見ることができるようにするための優れた機能です。一部の画像の表示が完全に間違っている場合は、修正を実装することができます。言い換えれば、下の画像の対応するテキストは次のとおりです：

images/image/9/5 
images/image/39/6 
images/image/31/0 
images/image/30/2 
where last digit is the label. 

ありがとう！

Answer 1

私だけtensorflow使ってこれを行うための方法を見つけることができていないので、代わりに私は次のようにします。

1. などのような（要約画像のプレースホルダを作成します。 （10枚、224枚、224枚、3枚）、合計10枚の画像）。
2. そのプレースホルダに基づいてイメージのサマリーを作成します。
3. 妥当性確認中（またはトレーニングが必要な場合）session.run([sample_images, sample_labels])などを使用して、要約の画像とラベルをPythonにプルします。
4. バッチを繰り返し、OpenCVを使用して、cv2.putTextを使用してラベルを画像に書き込みます。
5. プレースホルダのラベル付きイメージを提供する概要オペレーションを実行します。