TensorFlow Keras API 中的 `evaluate` 方法使用指南 💻

evaluate 是 Keras 模型训练后用于评估性能的核心方法，支持多种数据格式与评估指标。以下是详细用法：

基本用法

1. 导入模型

   from tensorflow.keras.models import load_model
   model = load_model("your_model_path.h5")
   

   

2. 准备数据

   • 使用 tensorflow.data 或自定义数据集
   • 确保数据与训练时格式一致（如批处理大小、数据类型）

3. 调用 evaluate

   loss, accuracy = model.evaluate(test_data, test_labels)
   print(f"测试损失: {loss:.4f}, 准确率: {accuracy:.4f}%")
   

   

常见参数

• x: 测试数据（数组或数据集）
• y: 标签数据（可选，用于监督任务）
• batch_size: 批处理大小（默认32）
• verbose: 输出详细程度（0=静默，1=进度条，2=完整日志）

扩展阅读

• 如需了解模型训练流程，可参考 Keras 模型训练指南
• 探索更多评估指标配置，请查看 自定义评估函数

注意事项

• 🚨 评估前需确保模型已训练完成
• 📊 可通过 model.metrics 查看支持的指标列表
• 🔄 评估结果可作为模型调优的依据

通过合理使用 evaluate，您能快速获取模型在新数据上的表现。是否需要进一步了解如何可视化评估结果？