get_eval_metric_ops_for_evaluators()函数的中文标题列表（Python生成）

get_eval_metric_ops_for_evaluators()函数的中文标题列表（Python生成）带使用例子：

1. 获取用于评估器的评估度量操作

2. 为评估器获取评估度量操作

3. 获取评估器的度量操作用于评估

4. 获取供评估器使用的度量操作

5. 评估器的度量操作获取函数

6. 获取用于评估的度量操作

7. 为评估设置度量操作获取函数

8. 获取评估度量操作的函数

9. 获取用于评估的度量操作函数

10. 函数用于评估器的度量操作获取

使用例子：

import tensorflow as tf

# 定义评估函数
def eval_metric_fn(labels, predictions):
    accuracy = tf.metrics.accuracy(labels, predictions['classes'])
    auc = tf.metrics.auc(labels, predictions['probabilities'][:, 1])
    return {'accuracy': accuracy, 'auc': auc}

# 创建评估器
estimator = tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn, model_dir=model_dir)

# 获取评估度量操作
eval_metric_ops = estimator.get_eval_metric_ops_for_evaluators(eval_metric_fn)

# 使用评估度量操作进行评估
eval_results = estimator.evaluate(input_fn=eval_input_fn, eval_metric_ops=eval_metric_ops)

在上面的示例中，我们首先定义了一个评估函数eval_metric_fn，该函数接受标签和预测值作为输入，并计算并返回accuracy和auc度量。然后，我们创建了一个评估器estimator，并使用get_eval_metric_ops_for_evaluators函数获取评估度量操作eval_metric_ops。最后，我们使用获取到的评估度量操作进行评估，评估结果存储在eval_results中。