python - 在 Estimator API 中使用指标时，PR 曲线插件 (pr_curve_raw_data_op) 未完全绘制

Question

TensorBoard 版本（来自 pip 包，运行时也打印出来tensorboard）：1.12.0 TensorFlow 版本如果与 TensorBoard 不同：1.12.0 操作系统平台和版本（例如，Linux Ubuntu 16.04）：Arch Linux Python 版本（例如 2.7、3.5）： 3.6.5

你好呀，

我正在尝试使用pr_curve_raw_data_op具有精度、召回率和其他指标的函数来绘制 PR 曲线，但我在图表中得到了错误的结果。我正在使用 Estimator API，这意味着我创建了自己的字典，其中包含 tupletf.Tensor和tf.Operation实例，然后将其转发给 estimator 以转储摘要。

我在每个检查点保存期间评估多个步骤，这意味着我通过多个步骤累积精度和召回（但我不使用 pr_curves 插件这样做，我使用自定义的书面指标），我想要从插件中转储PR曲线进入张量板。这是用于将pr-curves摘要张量存储到度量字典中的代码部分：

metrics_dict['pr_curve/CLASS_{}'.format(cls_index)] = (
    summary.raw_data_op(
        'pr_curve/CLASS_{}'.format(cls_index),
        true_positive_counts=tps,
        false_positive_counts=fps,
        true_negative_counts=tns,
        false_negative_counts=fns,
        precision=precisions,
        recall=recalls,
        num_thresholds=11
    ),
    tf.no_op()
)

我还尝试将精度转储为文本摘要，以确保终端中打印的输出与存储在摘要中的输出相同，并且我使用以下代码转储了这些摘要：

metrics_dict['precisions_text/CLASS_{}'.format(cls_index)] = (
    tf.summary.text(name="aa",
                    tensor=tf.as_string(precs)),
    tf.no_op()
)

最后附上几张截图。第一个显示转储到文本摘要的精度及其值（我只显示了前 6 个值，其余 4 个值为 0.0）：

第二个屏幕截图包含在 PR 曲线上绘制的相同类别和步骤的相同精度：

您可以看到图上只有第一个点，0.0 召回的精度为 1.0。这种情况发生在更多的情况下，以及图表在最后一点被切断（例如，我的召回率从 0.0 到 0.6 的精度值，但图表仅达到 0.5）。

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