Rejestrowanie operacji

Wysyła bufor protokołu Summary z dźwiękiem.

Wysyła bufor protokołu Summary z obrazami.

Podsumowanie zawiera maksymalnie wartości podsumowania max_outputs zawierające dźwięk. Dźwięk jest zbudowany z tensor , który musi być trójwymiarowy z kształtem [batch_size, frames, channels] lub 2-D z kształtem [batch_size, frames] . Zakłada się, że wartości mieszczą się w zakresie [-1.0, 1.0] przy częstotliwości próbkowania sample_rate .

Argument tag jest skalarnym Tensor typu string . Służy do budowania tag wartości podsumowujących:

• Jeśli max_outputs wynosi 1, znacznikiem wartości podsumowującej jest „*tag

Podsumowanie zawiera maksymalnie wartości max_images zawierające obrazy. Obrazy są zbudowane z tensor , który musi być 4-D z kształtem [batch_size, height, width, channels] i gdzie channels mogą być:

• 1: tensor jest interpretowany jako skala szarości.
• 3: tensor jest interpretowany jako RGB.
• 4: tensor jest interpretowany jako RGBA.

Obrazy mają taką samą liczbę kanałów jak tensor wejściowy. W przypadku danych wejściowych typu float wartości są normalizowane po jednym obrazie na raz, aby zmieścić się w zakresie [0, 255] . Wartości uint8 pozostają niezmienione. Operacja wykorzystuje dwa różne algorytmy normalizacji:

• Jeśli wszystkie wartości wejściowe są dodatnie, są one przeskalowywane, tak aby największa z nich wynosiła 255.
• Jeśli jakakolwiek wartość wejściowa jest ujemna, wartości są przesuwane, tak aby wartość wejściowa 0,0 wynosiła 127. Następnie są one przeskalowane w taki sposób, że najmniejsza wartość wynosi 0 lub największa wynosi 255.

Argument tag jest skalarnym Tensor typu string . Służy do budowania tag wartości podsumowujących:

• Jeśli max_images wynosi 1, znacznikiem wartości podsumowującej jest „*tag

Podsumowanie audio

 AudioSummary(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input tag,
  ::tensorflow::Input tensor,
  ::tensorflow::Input sample_rate,
  const AudioSummary::Attrs & attrs
)

TF_MUST_USE_RESULT Attrs BadColor(
  const TensorProto & x
)

 ImageSummary(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input tag,
  ::tensorflow::Input tensor
)

 ImageSummary(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input tag,
  ::tensorflow::Input tensor,
  const ImageSummary::Attrs & attrs
)

Attrs MaxImages(
  int64 x
)

Attrs MaxOutputs(
  int64 x
)

::tensorflow::Node * node() const 

image **If max_images is greater the summary value tags are *generated sequentially as *tag *tag etc **The bad_color argument is the color to use in the generated images for *non finite input values It is a uint8 D tensor of length channels *Each element must be in the range(
  It represents the value of a *pixel in the output image
).Non-finite values in the input tensor are *replaced by this tensor in the output image.The default value is the color *red.**Arguments