Tensorboard logging non-tensor (numpy) information (AUC)

Question

Vorrei registrare sul tensore alcune informazioni per-run calcolate da una funzione python-blackbox.

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.

Answer 1

Si può fare un riepilogo personalizzato con i propri dati utilizzando questo codice:

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

Quindi è possibile aggiungere che di sintesi allo scrittore sintesi da soli. (Non dimenticare di aggiungere uno step).