我使用 tensorflow 固定模型tf.Estimator.LogisticClassifier以分布式方式训练了逻辑回归模型。
每 X 秒创建一个检查点，并对每个检查点执行评估。
是否可以保存每个检查点获得的评估指标？
我注意到评估指标可能已经保存，但我不知道它们可以保存在哪里以及如何读取它们:
INFO:tensorflow:Saving dict for global step 2000: accuracy = 1.0, accuracy_baseline = 1.0, auc = 1.0, auc_precision_recall = 0.0, average_loss = 0.0060327444, global_step = 2000, label/mean = 0.0, loss = 1.5422962, precision = 0.0, prediction/mean = 0.005973566, recall = 0.0
感谢您的帮助。
最佳答案
如果您指定了 model_dir，则指标将保存在此目录中。如果没有明确指定，将分配/tmp/中的目录，并且该目录名称将打印在日志中。
您可以使用张量板可视化保存的指标:
tensorboard --logdir /path/to/your/model_dir
关于python - Tensorflow:保存评估指标，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52153527/