Vorrei registrare sul tensore alcune informazioni per-run calcolate da una funzione python-blackbox.Tensorboard logging non-tensor (numpy) information (AUC)
In particolare, sto immaginando di usare sklearn.metrics.auc dopo aver eseguito sess.run().
Se "auc" era in realtà un nodo tensoriale, la vita sarebbe semplice. Tuttavia, la configurazione è più simile a:
stuff=sess.run()
auc=auc(stuff)
Se c'è un modo più tensorflow-onic di fare questo Sono interessato a questo. La mia attuale configurazione prevede la creazione di grafici di prova separati per il treno &.
Se c'è un modo per completare l'attività come sopra indicato, anch'io sono interessato a questo.
In effetti funziona. – user3391229
@danmane - grazie per la risposta, ma cosa intendi con "non dimenticare di aggiungere un passaggio"? – RobR