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。
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