使用tf.contrib.metrics.streaming_auc时，哪个值代表实际AUC？

嘿，我来帮你理清楚这个问题！你看到的(0.0, 0.37472612)这类返回结果，两个值的作用其实和你初步理解的一致，但实际对应真实AUC的是第二个值，具体细节我给你拆解下：

• 第一个值（比如你看到的0.0）是AUC的状态变量存储值，它保存的是历史累积的AUC结果，但这个值不会自动同步最新数据——必须先运行第二个返回的update_op，才能让这个状态变量更新到当前计算的结果。如果直接获取它，得到的要么是初始默认值（第一次运行时的0.0），要么是上一次更新后的旧值。
• 第二个值（比如0.37472612）是更新操作（update_op）本身，当你运行这个操作时，它会用当前epoch的所有数据计算AUC，同时更新内部的状态变量，而且它的返回值就是当前epoch对应的实际AUC结果。

结合你的场景来看，每个epoch后得到的第二个数值就是该epoch的真实AUC。如果想要让第一个值也能返回正确结果，需要调整执行顺序：先运行update_op完成状态更新，再去获取第一个返回的AUC变量值，示例流程如下：

# 定义流式AUC指标
auc_var, auc_update = tf.contrib.metrics.streaming_auc(predictions, labels)
# 初始化流式指标依赖的局部变量
sess.run(tf.local_variables_initializer())

for epoch in range(epochs):
    # 先运行更新操作，用当前epoch的数据更新AUC状态
    sess.run(auc_update, feed_dict={...})
    # 再获取更新后的AUC值
    current_auc = sess.run(auc_var)
    print(f"Epoch {epoch+1} AUC: {current_auc}")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Simplicity