没有 tf.metrics.auc 的 keras auc

在使用 Keras 进行深度学习时，常常需要使用 AUC 这一性能指标。然而，在早期版本的 Keras 中，并没有提供 tf.metrics.auc 这一函数。本文将介绍如何在没有 tf.metrics.auc 的情况下使用 Keras 实现 AUC 指标。

实现

当我们在早期版本的 Keras 中使用 AUC 时，通常会遇到如下错误信息：

AttributeError: module 'tensorflow.python.keras.api._v2.keras.metrics' has no attribute 'AUC'

这是因为早期版本的 Keras 中并没有 tf.metrics.auc 函数。然而，我们可以使用一些替代方案来实现 AUC 指标。以下是两种实现方法：

方法一：使用 sklearn

这是一种简单的实现方法，可以使用 sklearn.metrics 库中的 roc_auc_score 函数来计算 AUC 指标。下面是一份示例代码：

import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_auc_score

y_true = np.array([0, 0, 1, 1])
y_pred = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8])

auc = roc_auc_score(y_true, y_pred)

print(auc)

方法二：自定义 callback 函数

这是另一种方法，需要我们自定义一个 callback 函数。下面是一份示例代码：

import numpy as np
from keras.callbacks import Callback
from sklearn.metrics import roc_auc_score

class AUC(Callback):
    def __init__(self, validation_data=()):
        super().__init__()
        self.validation_data = validation_data
    
    def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
        y_pred = self.model.predict(self.validation_data[0])
        y_true = self.validation_data[1]
        auc = roc_auc_score(y_true, y_pred)
        print('AUC: {:.3f}'.format(auc))
        logs['val_auc'] = auc

以上是两种实现方法，我们可以选择其中一种或结合两种方法使用。

总结

在早期版本的 Keras 中并没有 tf.metrics.auc 函数，而我们可以使用 sklearn.metrics 库中的 roc_auc_score 函数或自定义一个 callback 函数来实现 AUC 指标。