Impossible d'obtenir le tf.metrics.auc de Tensorflow fonctionnant

Question

Tensorflow a une fonction pour calculer AUC: tf.metrics.auc(). Voici mon une section de mon code en essayant de calculer auc:

init = tf.global_variables_initializer() 

with tf.Session() as sess: 
    sess.run(init) 

    for epoch in range(training_epochs): 
     sess.run(optimizer, feed_dict = {x : x_train, y : y_train, p_keep_input: 0.8, p_keep_hidden: 0.5}) 
     avg_cost = sess.run(cost, feed_dict = {x : x_train, y : y_train, p_keep_input: 0.8, p_keep_hidden: 0.5}) 

     if epoch % display_step == 0: 
      training_acc = accuracy.eval({x : x_train, y : y_train, p_keep_input: 1.0, p_keep_hidden: 1.0}) 
      print("Epoch:", '%03d' % (epoch), "Training Accuracy:", '%.5f' % (training_acc), "cost=", "{:.5f}".format(avg_cost)) 

    print("Optimization Done!") 


    roc_score = tf.metrics.auc(y, pred) 
    roc_score = tf.convert_to_tensor(roc_score) 
    print(roc_score.eval({x : x_test, y : y_test, p_keep_input: 1.0, p_keep_hidden: 1.0})) 

Toute section de l'erreur que je reçois est ci-dessous. L'erreur entière est assez longue.

FailedPreconditionError (see above for traceback): Attempting to use uninitialized value auc_4/false_positives 
    [[Node: auc_4/false_positives/read = Identity[T=DT_FLOAT, _class=["loc:@auc_4/false_positives"], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](auc_4/false_positives)]] 

J'apprécierais tous les pointeurs sur la façon de résoudre ce problème. Merci

Answer 1

est peut-être trop tard, mais si vous ne trouvez pas la solution, essayez ce changement:

sess.run(tf.global_variables_initializer()) 
sess.run(tf.local_variables_initializer()) 
_,roc_score = tf.metrics.auc(y, pred) 
print(sess.run(roc_score, feed_dict={x : x_test, y : y_test, p_keep_input: 1.0, p_keep_hidden: 1.0}))