在训练和评估步骤中如何获得任何张量的值

Question

对于tensorflow估计器，我如何在执行estimator.train（）函数的过程中获得特定张量的值？

可以通过tensorflow Session run轻松实现，对吧？像sess.run([train_op, TensorA, TensorB, TensorC....]) .. 但是我们现在只有estimator.train函数...我如何才能获得每批TensorA？

我还希望为评估功能使用此功能。...似乎只能返回指标。...

具体来说，我可以为培训/评估EstimatorSpec编写以下预测项目。但是不知道如何通过估计器的训练和评估函数来获取真实值。

  output_spec = tf.contrib.tpu.TPUEstimatorSpec(
      mode=mode,
      loss=total_loss,
      train_op=train_op,
      scaffold_fn=scaffold_fn, 
      predictions={"probabilities": probabilities})