我想在张量板上记录一些python-blackbox函数计算的每次运行信息。
具体来说，我打算在运行sess.run()之后使用sklearn.metrics.auc。
如果“auc”实际上是张量节点，则生活将很简单。但是，设置更像是:
stuff=sess.run()
auc=auc(stuff)
如果有更多的tensorflow-onic方法可以做到这一点，我对此很感兴趣。我当前的设置涉及创建单独的训练图和测试图。
如果有一种方法可以完成上述任务，我也对此感兴趣。
最佳答案
您可以使用以下代码对自己的数据进行自定义摘要:tf.Summary(value=[tf.Summary.Value(tag="auc", simple_value=auc)]))
然后，您可以将该摘要自己添加到摘要编写器中。 (不要忘记添加step)。
关于python-2.7 - Tensorboard记录非张量(numpy)信息(AUC)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/38060078/