Tensorflow streaming_dynamic_auc возвращает значение 0 и None op

Я пытаюсь понять, как агрегировать метрические переменные в Tensorflow, и наткнулся на tf.contrib.metrics.streaming_dynamic_auc. Он агрегирует прогнозы и метки, что кажется простым, но меня озадачивает то, что первый запуск после инициализации дает 0, а все последующие запуски работают нормально. Вот код.

import tensorflow as tf
import random


random.seed(121231)
n_points = 1000
y_true = [random.randint(0, 1) for _ in xrange(n_points)]
y_pred = [random.random() for _ in xrange(n_points)]
pds = tf.placeholder(tf.float32, [n_points])
lbs = tf.placeholder(tf.int32, [n_points])
with tf.Session() as sess:
    auc_dynamic = tf.contrib.metrics.streaming_dynamic_auc(predictions=pds, labels=lbs)
    auc = tf.metrics.auc(predictions=pds, labels=lbs)
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    sess.run(tf.local_variables_initializer())
    auc_dynamic_val, auc_dynamic_op = sess.run(auc_dynamic, {pds:y_pred, lbs:y_true})
    auc_val, auc_op = sess.run(auc, {pds: y_pred, lbs: y_true})
    print("1st run. Dynamic auc val %.7f, op: %s" % (auc_dynamic_val, auc_dynamic_op))
    print("1st run. Auc val %.7f, op: %s" % (auc_val, auc_op))
    auc_dynamic_val, auc_dynamic_op = sess.run(auc_dynamic, {pds: y_pred, lbs: y_true})
    auc_val, auc_op = sess.run(auc, {pds: y_pred, lbs: y_true})
    print("2nd run. Dynamic auc val %.7f, op: %s" % (auc_dynamic_val, auc_dynamic_op))
    print("2nd run. Auc val %.7f, op: %s" % (auc_val, auc_op))

Он печатает:

1st run. Dynamic auc val 0.0000000, op: None
1st run. Auc val 0.0000000, op: 0.5043121
2nd run. Dynamic auc val 0.5043422, op: None
2nd run. Auc val 0.5043121, op: 0.5043121

Существует несоответствие между dynamic auc и auc Динамический аук op всегда None и его значение равно 0 при первом запуске. Однако при втором запуске значения совпадают.