每批更新损失值,得到平均损失

acc, update_op = tf.metrics.accuracy(tf.argmax(probs, 1), labels, name="accuracy")

这个 更新\u op 值在每次调用中都会更新。

所以我想对损失也这么做。我尝试了以下代码:

loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=model.logits, labels=labels))
update_loss.assign(update_loss + loss)

但我总是跑:

init_vars = [tf.local_variables_initializer(), 

tf.global_variables_initializer()]
with tf.Session() as sess:
    loss_val = sess.run(update_loss)

我得到一个值0。你知道吗?

编辑:

我必须指出张量的值 损失