warum meine Tensorflow Auc ist 0.0

Question

Wenn ich Tensorflow zu berechnen Auc, es immer 0 oder in der Nähe von 0. Ich habe viele Male versucht, "Accuracy" konnte 0.999 erreichen, aber die Auc Reuslt ist immer 0 oder nahe 0.0. Der Code folgt:

input_tensor = tf.placeholder("float",[None, n_input]) 
output_tensor = tf.placeholder("float",[None, n_classes]) 
prediction = multilayer_perceptron(input_tensor, weights, biases) 
.... 

AUC=tf.contrib.metrics.streaming_auc(prediction, output_tensor) 
sess.run(tf.global_variables_initializer()) 
sess.run(tf.local_variables_initializer()) 
test_auc = sess.run(AUC, feed_dict={input_tensor : batch_x_test, output_tensor : batch_y_test}) 
print "test_auc:",test_auc 

Answer 1

tf.contrib.metrics.streaming_auc kehrt auc und update_op. Eine Operation, die die Variablen true_positives, true_negatives, false_positives und false_negatives entsprechend inkrementiert und deren Wert auc entspricht. Hier im sess.run-Schritt müssen Sie die Ausgabe trennen, um wie folgt auf Ihre test_auc-Ergebnisse zuzugreifen.

AUC, update_op=tf.contrib.metrics.streaming_auc(prediction, output_tensor) 
... 
test_auc, _ = sess.run([AUC, update_op], feed_dict={input_tensor : batch_x_test, output_tensor : batch_y_test}) 

# Also you need to remove one global_variables_initializer line, as your model is loaded from checkpoint 
sess.run(tf.global_variables_initializer()) 

# place this one one step above sess restore line 
sess.run(tf.local_variables_initializer()) 
saver.restore(sess, some checkpoint file)