model.fit和model.evaluate

在深度学习中，Keras是一个非常流行的深度学习框架。它提供了许多用于构建、训练和评估神经网络的函数和类。

在Keras中，model.fit()和model.evaluate()是两个用于训练和评估模型的函数。

model.fit()函数用于训练模型。它需要传入训练数据、标签、批次大小、训练轮数等参数。训练过程中，模型会根据输入数据和标签进行训练，并调整模型的权重和偏差，使其能够更好地预测未知数据的标签。

model.evaluate()函数用于评估模型的性能。它需要传入测试数据和标签，并返回模型的损失函数和准确率等性能指标。评估过程中，模型会使用测试数据进行预测，并计算预测结果与真实标签之间的误差，从而评估模型的性能表现。

总的来说，model.fit()用于训练模型，model.evaluate()用于评估模型。两者都是在模型训练和评估过程中非常重要的函数。