如果下载了他人包含训练模型数据的model文件，是否能画出其模型正确率的图？如何实现？

如果你下载了包含训练模型数据的 `model` 文件，你可以使用 `keras.models.load_model()` 函数来加载模型，并使用模型的 `evaluate()` 函数计算模型的正确率。

具体地，你可以使用以下代码来加载模型并计算其正确率：

from tensorflow import keras
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载模型
model = keras.models.load_model('model.h5')

# 计算训练集和验证集的正确率
train_acc = model.evaluate(x_train, y_train)[1]
val_acc = model.evaluate(x_val, y_val)[1]

# 绘制正确率变化曲线
plt.plot(range(1, len(model_history.history['acc']) + 1), model_history.history['acc'])
plt.plot(range(1, len(model_history.history['val_acc']) + 1), model_history.history['val_acc'])
plt.title('Model Accuracy')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.xticks(np.arange(1, len(model_history.history['acc']) + 1), len(model_history.history['acc']) / 10)
plt.legend(['train', 'val'], loc='best')
plt.show()

其中，`'model.h5'` 为你下载的模型文件名，`x_train` 和 `y_train` 分别为训练集的样本数据和标签数据，`x_val` 和 `y_val` 分别为验证集的样本数据和标签数据。在计算正确率时，`evaluate()` 函数会返回一个包含损失和正确率的列表，因此我们需要使用 `[1]` 来取得正确率。

注意，为了绘制正确率变化曲线，你需要模型训练过程中的正确率变化记录，这通常保存在 `history` 对象中。如果你没有保存 `history` 对象，那么就无法绘制正确率变化曲线。