ファイルにダンプする代わりにテンソルボードにmatplotlib Figureを表示

Question

Tensorflowで生成された画像をTensorboardに直接表示しようとしています。私は、このソリューションTensorflow: How to Display Custom Images in Tensorboard (e.g. Matplotlib Plots)を使用しようとしましたが、私は要約がTensorflowグラフ作成前に定義されているあなたは、トレーニング中に生成された画像にこれをリンクする可能性がどのように取得しない：私はあなたが二つのことを混乱していると思う

def plot(samples): 
    fig = plt.figure(figsize=(4, 4)) 
    gs = gridspec.GridSpec(4, 4) 
    gs.update(wspace=0.05, hspace=0.05) 
    for i, sample in enumerate(samples): 
     ax = plt.subplot(gs[i]) 
     plt.axis('off') 
     ax.set_xticklabels([]) 
     ax.set_yticklabels([]) 
     ax.set_aspect('equal') 
     plt.imshow(sample.reshape(28, 28), cmap='Greys_r') 
    return fig 

    # .... 

    if it % 1000 == 0: 
     samples = sess.run(G_sample, feed_dict={z: sample_z(16, z_dim)}) 
     fig = plot(samples) 
     plt.savefig('out/{}.png' 
        .format(str(i).zfill(3)), bbox_inches='tight') 
     i += 1 
     plt.close(fig) 

Answer 1

を：Tensorboardサマリー（https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/summary/image）と画像の保存。

テンソルボードでサンプルを表示する場合は、コードでtf.summary.imageを使用して、G_sampleテンソルを供給する必要があります。 https://www.tensorflow.org/api_guides/python/summary#Generation_of_Summariesを見ると、Filewriterなどの使用方法に関する詳細情報が得られます。

これが役立つのか、別の場所に詰まっているのか教えてください！