使用Keras，人们通常可以免费获得指标（例如准确性）作为进度条的一部分 . 使用此处的示例：
https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/mnist_mlp.py
运行后，例如
history = model.fit(x_train, y_train,
batch_size=batch_size,
epochs=epochs,
verbose=1,
validation_data=(x_test, y_test))
Keras将开始拟合模型，并将显示进度输出，例如：
3584/60000 [>.............................] - ETA: 10s - loss: 0.0308 - acc: 0.9905
假设我想使用TensorFlow固定估算器完成同样的事情 - 提取分类器的当前精度，并将其显示为进度条的一部分（由例如SessionRunHook完成） .
似乎精确度指标不是作为图表上默认操作集的一部分提供的 . 有没有办法我可以用会话运行钩子自己手动添加它？
（看起来可以将操作作为 begin() 钩子的一部分添加到图形中，但我不知道如何能够例如请求计算模型精度 . ）
1 回答
准确度是预制分类器中的默认度量标准之一 . 但它将由Estimator评估，而不是由Estimator.train调用 . 您可以创建一个for循环来执行您想要的操作：for ... estimator.train（training_data）metrics = estimator.evaluate（evaluation_data）