使用估计器api在评估过程中保存直方图

import tensorflow as tf
import numpy as np

# Step 1: 导入相关库和模块

# Step 2: 定义数据输入

# Step 3: 定义估计器

# Step 4: 定义评估函数

# Step 5: 评估模型并保存直方图
def evaluation(model, data):
    # 评估模型性能
    metrics = model.evaluate(input_fn=data)

    # 保存直方图
    with tf.summary.create_file_writer('./logs').as_default():
        for name, value in metrics.items():
            tf.summary.scalar(name, value, step=1)  # 保存标量值

        # 保存模型中间层输出的直方图
        for layer in model.layers:
            output = layer(data['input'])  # 假设模型输入为data['input']
            tf.summary.histogram(layer.name, output, step=1)

# 创建一个估计器对象
estimator = tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn, model_dir='./model')

# 创建数据集对象
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
dataset = dataset.shuffle(buffer_size=100).batch(batch_size)

# 评估模型并保存直方图
evaluation(estimator, dataset)