Tensorboard 记录非张量（numpy）信息（AUC）答案

【问题标题】：Tensorboard logging non-tensor (numpy) information (AUC)Tensorboard 记录非张量（numpy）信息（AUC）
【发布时间】：2016-10-29 19:53:26
【问题描述】：

我想在 tensorboard 中记录一些由 python-blackbox 函数计算的每次运行信息。

具体来说，我设想在运行 sess.run() 后使用 sklearn.metrics.auc。

如果“auc”实际上是一个张量节点，生活会很简单。但是，设置更像是：

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

如果有更 tensorflow-onic 的方式来做这件事，我对此很感兴趣。我目前的设置涉及创建单独的训练和测试图。

如果有办法完成上述任务，我也对此感兴趣。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以使用以下代码使用您自己的数据制作自定义摘要：

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

然后您可以自己将该摘要添加到摘要编写器中。（别忘了添加step）。

【讨论】：

@danmane -- 感谢您的回答，但是“不要忘记添加步骤”是什么意思？
当你写.add_summary(tf.Summary(...), step)时，你需要包含那个step值，等于你的training step，否则你的值不会更新。