tf.contrib.estimator.add_metrics

Создаёт новый tf.estimator.Estimator с заданными метриками.

tf.contrib.estimator.add_metrics(
    estimator, metric_fn
)

Пример:

def my_auc(labels, predictions):
  return {'auc': tf.metrics.auc(labels, predictions['logistic'])}

estimator = tf.estimator.DNNClassifier(...)
estimator = tf.contrib.estimator.add_metrics(estimator, my_auc)
estimator.train(...)
estimator.evaluate(...)

Пример использования пользовательской метрики, использующей данные признаков:

def my_auc(features, labels, predictions):
  return {'auc': tf.metrics.auc(
    labels, predictions['logistic'], weights=features['weight'])}

estimator = tf.estimator.DNNClassifier(...)
estimator = tf.contrib.estimator.add_metrics(estimator, my_auc)
estimator.train(...)
estimator.evaluate(...)