TensorFlow - 如何从 tf.Estimator 获取我的损失值答案

【问题标题】：TensorFlow - How to Get My Loss Value from tf.EstimaorTensorFlow - 如何从 tf.Estimator 获取我的损失值
【发布时间】：2017-12-11 17:01:42
【问题描述】：

我正在尝试在 TensorFlow 中使用 tf.estimator 训练 alexnet 模型。训练过程很顺利，我可以看到日志很好地显示。

INFO:tensorflow:loss = 2.61362, step = 294
INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 325 into /home/olu/Dev/data_base
sign_base/output/Checkpoints_N_Model/trained_alexnet_model/model.ckpt.
INFO:tensorflow:Loss for final step: 2.94104.

下面是训练函数的调用方式：

traffic_sign_classifier.train(input_fn=train_input_fn,hooks=[logging_hook])

请问，我怎样才能从 tf 估计器对象中将我的损失值作为普通的 python 浮点数获得

【问题讨论】：

标签： tensorflow conv-neural-network tensorflow-estimator

【解决方案1】：

您可以在完成训练时从 tensorboard 下载损失值。

【讨论】：

@secslim 我实际上需要实时获取它，因为培训正在进行中。这就是我想做的事情
基本上，我如何评估 tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode, loss=loss, eval_metric_ops=eval_metric_ops) 并获取存储在其中的值

【解决方案2】：

估计器上的 .evaluate() 方法返回您可以在模型函数中指定的指标字典，在估计器规范中，https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/estimator/EstimatorSpeceval_metric_ops。我在 GitHub Link 上的这个线程上找到了答案

【讨论】：

您能否编辑您的答案以解释解决方案是什么？提供原始链接通常是 SO 的坏习惯