на этом, чтобы получить конкретный прогнозируемый ярлык. По сути, вы должны выполнять операции самостоятельно в тензорном потоке. Это ни для кого не сделано.
раюсь следовать документу tenorflow API 1.4, чтобы достичь того, что мне нужно в процессе обучения.
Я сейчас на этом этапе могу выдать прогнозируемый объект, например:
classifier = tf.estimator.DNNClassifier(feature_columns=feature_cols,hidden_units=[10, 20, 10], n_classes=3, model_dir="/tmp/xlz_model")
predict = classifier.predict(input_fn=input_pd_fn_prt (test_f),predict_keys=["class_ids"])
label =tf.constant(test_l.values, tf.int64)
как я могу использовать прогнозирование и метку вtf.metrics.auc например:
out, opt = tf.metrics.auc(label, predict)
Я пробовал так много разных вариантов. нет четкой документации, как можно использовать эти API-интерфейсы тензорного потока.