Tensorboard Protokollierung Nicht-Tensor (numpy) Informationen (AUC)

Question

Ich möchte in Tensorboard einige Informationen pro Durchlauf von einigen Python-Blackbox-Funktion berechnet.

Konkret stelle ich mir sklearn.metrics.au vor, nachdem ich sess.run() ausgeführt habe.

Wenn "auc" eigentlich ein Tensorknoten wäre, wäre das Leben einfach. Allerdings ist die Einrichtung eher wie:

stuff=sess.run() 
auc=auc(stuff) 

Wenn es ein tensorflow-onic Weg, dies zu tun, ich bin interessiert. Mein derzeitiges Setup beinhaltet das Erstellen separater Zug & Testgrafiken.

Wenn es eine Möglichkeit gibt, die Aufgabe wie oben beschrieben abzuschließen, interessiert mich das auch.

Answer 1

Sie können eine benutzerdefinierte Zusammenfassung mit Ihren eigenen Daten mit diesem Code machen:

tf.Summary(value=[tf.Summary.Value(tag="auc", simple_value=auc)]))

Dann sind Sie sich, dass die Zusammenfassung der Zusammenfassung Schriftsteller hinzufügen können. (Vergessen Sie nicht, eine step hinzuzufügen).