如何在使用tf.estimator.EstimatorSpec时检查每个时期后的评估AUC值？

在使用tf.estimator.EstimatorSpec时，可以通过以下步骤来检查每个时期后的评估AUC值：

1. 首先，确保你的模型定义了一个评估指标，例如AUC。可以使用tf.metrics模块中的函数来定义评估指标，例如tf.metrics.auc。
2. 在定义模型的EstimatorSpec时，通过传递一个评估函数来计算评估指标。可以使用tf.estimator.EstimatorSpec的eval_metric_ops参数来指定评估函数。例如：

eval_metric_ops = {
    'auc': tf.metrics.auc(labels, predictions)
}

这里的labels是真实的标签，predictions是模型的预测结果。

1. 在训练过程中，可以使用tf.train.SessionRunHook来获取评估指标的值。可以通过继承tf.train.SessionRunHook类并重写其after_run方法来实现。例如：

class AUCLoggingHook(tf.train.SessionRunHook):
    def after_run(self, run_context, run_values):
        auc_value = run_values.results['auc']
        # 在这里可以记录或打印出评估AUC值

1. 在创建Estimator时，将上述自定义的SessionRunHook传递给train方法的hooks参数。例如：

estimator = tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn)
estimator.train(input_fn=train_input_fn, hooks=[AUCLoggingHook()])

这样，在每个时期后，AUCLoggingHook的after_run方法将被调用，你可以在其中获取评估AUC值并进行相应的操作。

总结起来，使用tf.estimator.EstimatorSpec时，可以通过定义评估指标、传递评估函数、使用SessionRunHook来获取评估指标的值，并在每个时期后进行相应的操作。