Keras中怎么评估和测试模型

在Keras中，可以使用model.evaluate()方法来评估和测试模型。该方法接受测试数据集作为输入，并返回模型的性能指标，例如损失值和准确率。

以下是一个使用model.evaluate()方法评估和测试模型的示例代码：

# 加载模型和测试数据集 model = keras.models.load_model('model.h5') test_X, test_y = load_test_data()  # 评估模型 loss, accuracy = model.evaluate(test_X, test_y)  print('Test loss:', loss) print('Test accuracy:', accuracy) 

在上面的示例中，model.evaluate()方法会计算模型在测试数据集上的损失值和准确率，并将结果打印出来。通过这种方式，可以轻松地评估和测试模型的性能。