怎么从model.compile()已经训练好的模型导出准确率和损失函数

可以使用model.evaluate()函数来获得模型在测试集上的准确率和损失函数的值。该函数需要传入测试集的特征和标签作为参数，例如：

loss, accuracy = model.evaluate(test_features, test_labels)
print('Test accuracy:', accuracy)
print('Test loss:', loss)

其中，loss为测试集上的损失函数值，accuracy为测试集上的准确率。可以将这两个值保存到文件中，或者打印出来以供参考。

相关问题

怎么从已经训练好的模型导出准确率和损失函数

可以通过以下方式从已经训练好的模型导出准确率和损失函数：

1. 通过`model.evaluate()`函数来计算模型在测试集上的准确率和损失函数。

例如：

loss, accuracy = model.evaluate(test_data, test_labels)
print('Test accuracy:', accuracy)
print('Test loss:', loss)

2. 通过`model.history.history`来获取训练时每个epoch的准确率和损失函数。

例如：

history = model.fit(train_data, train_labels, epochs=10)
print('Train accuracy:', history.history['accuracy'])
print('Train loss:', history.history['loss'])

注意：在第二种方法中，需要确保训练时设置了`model.compile()`函数，其中包含了准确率和损失函数的计算方式。