Tensorboard에서 사용자 정의 이미지 표시하기 (예: Matplotlib 그래프)
라이브러리 설치
pip install tensorflow matplotlib
Matplotlib 그래프 생성
import matplotlib.pyplot as plt
# 샘플 데이터 생성
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
# Matplotlib 그래프 생성
plt.plot(x, y)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title("샘플 그래프")
# 이미지 저장
plt.savefig("sample_plot.png")
Tensorboard 설정
from tensorflow.summary import Summary, TensorSummary
from tensorflow.summary.FileWriter import FileWriter
# Tensorboard 로그 디렉토리 설정
log_dir = "./logs"
# FileWriter 생성
writer = FileWriter(log_dir)
# Summary 객체 생성
summary = Summary()
# 이미지 읽어오기
image = tf.read_file("sample_plot.png")
# Tensorboard에 이미지 추가
summary.value.add(tag="sample_image", image=image)
# Summary 쓰기
writer.add_summary(summary)
# FileWriter 종료
writer.close()
Tensorboard 실행
tensorboard --logdir ./logs
Tensorboard를 실행하면 웹 브라우저에서 로그를 확인할 수 있습니다. "Images" 탭에서 "sample_image"를 선택하면 Matplotlib으로 생성된 그래프를 볼 수 있습니다.
추가 정보
참고 코드
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
# 샘플 데이터 생성
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
# Matplotlib 그래프 생성
plt.plot(x, y)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title("샘플 그래프")
# 이미지 저장
plt.savefig("sample_plot.png")
# Tensorboard 로그 디렉토리 설정
log_dir = "./logs"
# Summary 객체 생성
summary = tf.Summary()
# 이미지 읽어오기
image = tf.read_file("sample_plot.png")
# Tensorboard에 이미지 추가
summary.value.add(tag="sample_image", image=image)
# Tensorboard 실행
tensorboard --logdir ./logs
예제 코드
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
# 샘플 데이터 생성
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
# Matplotlib 그래프 생성
plt.plot(x, y)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title("샘플 그래프")
# 이미지 저장
plt.savefig("sample_plot.png")
# Tensorboard 로그 디렉토리 설정
log_dir = "./logs"
# Summary 객체 생성
summary = tf.Summary()
# 이미지 읽어오기
image = tf.read_file("sample_plot.png")
# Tensorboard에 이미지 추가
summary.value.add(tag="sample_image", image=image)
# Tensorboard 실행
tensorboard --logdir ./logs
- 코드를 Python 파일로 저장합니다.
- Python 파일을 실행합니다.
- 웹 브라우저에서
http://localhost:6006
주소를 엽니다. - "Images" 탭에서 "sample_image"를 선택합니다.
- Matplotlib으로 생성된 그래프를 확인합니다.
참고:
- Tensorboard 로그 디렉토리는 원하는대로 변경할 수 있습니다.
- 이미지 태그 "sample_image"는 원하는대로 변경할 수 있습니다.
- Tensorboard 실행 명령어는 사용 환경에 따라 다를 수 있습니다.
Tensorboard에서 사용자 정의 이미지 표시하기 (대체 방법)
tf.image_summary 사용
import tensorflow as tf
# 이미지 읽어오기
image = tf.read_file("sample_image.png")
# Tensorboard에 이미지 추가
tf.summary.image("sample_image", image)
# Summary 쓰기
tf.summary.FileWriter("./logs").add_summary(tf.summary.merge_all())
tf.Summary.Image 사용
import tensorflow as tf
# 이미지 읽어오기
image = tf.read_file("sample_image.png")
# Summary 객체 생성
summary = tf.Summary()
# Tensorboard에 이미지 추가
summary.value.add(tag="sample_image", image=tf.Summary.Image(encoded_image_string=image))
# Summary 쓰기
tf.summary.FileWriter("./logs").add_summary(summary)
HTML 태그 사용
import tensorflow as tf
# HTML 코드 생성
html = """
<html>
<head>
<title>Sample Image</title>
</head>
<body>
<img src="sample_image.png" alt="Sample Image">
</body>
</html>
"""
# Tensorboard에 HTML 추가
tf.summary.text("sample_image", html)
# Summary 쓰기
tf.summary.FileWriter("./logs").add_summary(summary)
플러그인 사용
Tensorboard에는 다양한 플러그인을 사용하여 이미지를 표시할 수 있습니다. 대표적인 플러그인으로는 다음과 같습니다.
참고
python tensorflow matplotlib