在使用Estimator接口评估我的张量流模型时，我想使用中值运算而不是均值 .

我在model_function中使用此操作：

if mode == tf.estimator.ModeKeys.EVAL:
    return tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode, loss=loss, 
   eval_metric_ops={"accuracy": tf.metrics.mean(my_tensor)})

我没有在tf.metrics包中找到替换tf.metrics.mean的中值函数 . 我可以自己计算，但eval_metric_ops需要一个（tensor，update_op）元组，我不确定应该是什么update_op . 如何自己实施此指标？

谢谢！

编辑：我还没有找到怎么做，但是在tensorflow github上讨论过它：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/5837

所以我将使用这个tf.contrib.metrics.streaming_concat来返回我的eval数据集上的完整数组：

如果mode == tf.estimator.ModeKeys.EVAL：return tf.estimator.EstimatorSpec（mode = mode，loss = loss，eval_metric_ops = {“all_accuracies”：tf.contrib.metrics.streaming_concat（my_tensor）}）并使用numpy来计算中位数：

evaluation = estimator.evaluate（input_fn = myinput_fn，mode = tf.estimator.ModeKeys.EVAL，steps = None）print（np.median（evaluation ['all_accuracies']））我可以得到我的最终准确度，但我赢了在张量板训练期间看到它，有关如何做的任何想法？

tensorflow tensorflow-estimator