如何在张量流中使用估计器绘制我的评估损失？答案

【问题标题】：How can I plot my evaluation loss with estimators in tensorflow?如何在张量流中使用估计器绘制我的评估损失？
【发布时间】：2019-02-04 13:43:55
【问题描述】：

您好，我想像训练损失一样绘制评估损失，如下所示： image ，不只是像tensorflow教程那样的点，我是怎么做的，这是我的代码，用这个代码我只得到一个点来表示评估损失：

accuracy=tf.metrics.accuracy(labels=labels, predictions=predictions["classes"])
    metrics = {"accuracy": accuracy}
    tf.summary.scalar("accuracy", accuracy[1])

    #Configure of the training operation
    if mode==tf.estimator.ModeKeys.TRAIN:
        optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.001)
        train_op=optimizer.minimize(loss=loss,global_step=tf.train.get_global_step())
        return tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode,loss=loss,train_op=train_op)


    #Configure the evaluation operation
    if mode == tf.estimator.ModeKeys.EVAL:
        return tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode, loss=loss, eval_metric_ops=metrics)

当我在指标中输入 "loss":loss 时出现错误，我该怎么做？

【问题讨论】：

标签： tensorflow deep-learning conv-neural-network tensorboard

【解决方案1】：

您必须指定要使用的损失类型：

查看文档：https://keras.io/losses/

例如：loss='mean_squared_error'

【讨论】：