Python TensorFlow：使用文件名标记摘要图像

我正在训练CNN学习一个不寻常的任务，即每个图像的标签都依赖于小批量中的其他图像。此外，数据在网络实际运行之前要经过多次转换，并通过一系列不同的线程和队列

我希望能够验证标签和图像映射是否正确。但是，似乎不可能让TensorFlow将每个图像摘要的文件名显示为文件的一部分。有人知道这是否可行吗？由于标签制度非常不寻常，如果标签本身正确，则无法立即从图像中采集。我需要能够得到文件名，以恢复标签正确。我可以在队列中提供文件名以及图像本身和它们的标签，没有任何问题

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编辑：为了澄清，我使用TensorBoard显示图像摘要。

如果我想调试类似的东西，我将输入/标签放入运行优化器的sess.run部分，并使用matplotlib显示图像和标签是的，我可以。我更愿意在Tensorflow的上下文中这样做，因为这涉及到让Tensorflow从处理大量计算的GPU返回它，这可能会减慢速度。但是我要实现一个GPU版本的它，让它在每次迭代中返回所有内容，这样我就可以知道到底发生了什么。如果我想调试这样的事情，我会将输入/标签放入运行优化器的sess.run部分，并使用matplotlib与标签一起显示图像是的，我可以。我更愿意在Tensorflow的上下文中这样做，因为这涉及到让Tensorflow从处理大量计算的GPU返回它，这可能会减慢速度。但是我要实现一个GPU版本的它，让它在每次迭代中返回所有信息，这样我就可以知道到底发生了什么。