Tensorflow Estimatorで余分なトレーニングメトリックを印刷

Question

Estimator APIを使用しているときに、Tensorflowで追加のトレーニングメトリクス（バッチ精度など）を印刷させる方法はありますか？

Tensorboard（別の記事を参照）でサマリーを追加して結果を表示することもできますが、トレーニング中にスカラーサマリー値を表示するうまい方法があるかどうかは疑問でした。これは既にトレーニングの喪失のために起こります。例：

loss = 0.672677, step = 2901 (52.995 sec) 

loss = 0.672677, accuracy = 0.54678, step = 2901 (52.995 sec) 

ほとんどの場合、テストセットの精度をプロットする方が便利です（私はすでに検証モニタでこれを行っています）が、この場合はバッチの精度を習得することにも興味があります。

Answer 1

私が読んだところでは、パラメータを渡すことでそれを変更することはできません。 ロギングフックを作成し、それをエスティメータ実行に渡すことで実行できます。あなたの推定のためのmodel_fn関数の本体で

：

logging_hook = tf.train.LoggingTensorHook({"loss" : loss, 
    "accuracy" : accuracy}, every_n_iter=10) 

# Rest of the function 

return tf.estimator.EstimatorSpec(
    ...params... 
    training_hooks = [logging_hook]) 

EDIT：

あなたも十分に高い冗長性をロギング設定する必要があり、出力を参照するには（をしない限り、そのデフォルト）： tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)