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model.evaluate() 是 Keras 模型中的一个函数，用于在训练模型之后对模型进行评估。它可以通过在一个数据集上对模型进行测试来进行评估。

model.evaluate() 接受两个必须参数：

• x：测试数据的特征，通常是一个 Numpy 数组。
• y：测试数据的标签，通常是一个 Numpy 数组。

此外，还有若干可选参数，如：

• batch_size：整数，表示使用的批次大小。
• verbose：整数，表示是否在测试时输出信息。0 表示不输出，1 表示输出进度条，2 表示每个批次输出一行信息。

model.evaluate() 返回一个浮点数列表，表示损失值和评估指标的值。具体的评估指标取决于你在编译模型时指定的指标。例如，如果你使用了准确率作为评估指标，那么返回的列表中会包含准确率的值。

示例：

loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test,batch_size=32, verbose=1)
pri