tf.estimator.add_metrics

Создаёт новый tf.estimator.Estimator с заданными метриками.

tf.estimator.add_metrics(
    estimator, metric_fn
)

Пример:

def my_auc(labels, predictions):
  auc_metric = tf.keras.metrics.AUC(name="my_auc")
  auc_metric.update_state(y_true=labels, y_pred=predictions['logistic'])
  return {'auc': auc_metric}

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

Пример использования пользовательской метрики, использующей признаки:

def my_auc(labels, predictions, features):
  auc_metric = tf.keras.metrics.AUC(name="my_auc")
  auc_metric.update_state(y_true=labels, y_pred=predictions['logistic'],
                          sample_weight=features['weight'])
  return {'auc': auc_metric}

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