TensorFlow-如何从tf.Estimaor获取我的损失值

我正在尝试使用TensorFlow中的tf.estimator来训练alexnet模型。培训过程进行得很顺利，我可以看到日志显示得很好

INFO:tensorflow:loss = 2.61362, step = 294
INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 325 into /home/olu/Dev/data_base
sign_base/output/Checkpoints_N_Model/trained_alexnet_model/model.ckpt.
INFO:tensorflow:Loss for final step: 2.94104.

下面是如何调用培训功能：

traffic_sign_classifier.train(input_fn=train_input_fn,hooks=[logging_hook])

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请问，如何从tf estimator对象中获取作为普通python浮点的损失值

您可以在完成培训后从tensorboard下载损失值

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估计器上的.evaluate（）方法返回一个度量字典，您可以在估计器规范eval\u metric\u ops中的模型函数中指定。我在GitHub上找到了这个问题的答案

@secslim实际上我需要实时获取它，因为培训正在进行中。这正是我试图解决的问题。基本上，我如何评估tf.estimator.estimator Spec（mode=mode，loss=loss，eval\u metric\u ops=eval\u metric\u ops）并获取存储在其中的值？你能编辑你的答案来解释解决方案吗？提供原始链接通常是一个坏习惯