tenorflow - tf.estimator.Estimator записывает значение тензора на тензорную панель каждый шаг в режиме EVAL

Question

Я хочу записать значение тензора после каждого оценки шага в тензорную доску.Я звоню estimator.evaluate(..., steps=3000) один раз после окончания тренировки, с количеством шагов, охватывающим весь набор тестов.

Я пробовал:

tf.summary.scalar("mean", mean)
tf.summary.scalar("standard_deviation", standard_deviation)
summary_hook = tf.train.SummarySaverHook(
        save_steps=1,
        output_dir=self.output_dir + "/eval",
        summary_op=tf.summary.merge_all()
    )
return tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode, loss=loss, evaluation_hooks=[summary_hook])

&

mean, mean_op = tf.metrics.mean(mean)
standard_deviation, standard_deviation_op = tf.metrics.mean(standard_deviation)
metrics = {
        'mean': (mean, mean_op),
        'standard_deviation': (standard_deviation, standard_deviation_op),
}
return tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode, loss=loss, eval_metric_ops=metrics)

в обе сторонынаписать резюме, объявленное в моем model_fn один раз за evaluate() призыв к окончательному глобальному обучающему шагу.

Однако я хочу, чтобы баллы были записаны для каждого шага .Возможно ли это в API оценки?Кажется, что ни eval_metric_ops, ни tf.train.SummarySaverHook не могут достичь этого результата.