print(' validation accuracy:\t\t{:.7f}'.format( accuracy_score(np.array(targ), preds_tst)), flush=True) print('Confusion matrix for test:', flush=True) print(confusion_matrix(np.array(targ), np.array(preds).argmax(axis=1)), flush=True)

这段代码是用来评估模型性能的。它打印出了模型在测试集上的准确率和混淆矩阵。

其中，`accuracy_score`是用来计算准确率的函数，它接收两个参数：目标标签和模型预测的标签，返回一个准确率的分数值。`np.array(targ)`是目标标签的numpy数组，`preds_tst`是模型在测试集上的预测结果，这里也是一个numpy数组。

`confusion_matrix`是用来计算混淆矩阵的函数，它接收两个参数：目标标签和模型预测的标签。`np.array(targ)`是目标标签的numpy数组，`np.array(preds).argmax(axis=1)`是将模型预测的概率转换为标签的过程，其中`np.array(preds)`是模型预测的概率结果，是一个numpy数组，`.argmax(axis=1)`是取每行中最大值的索引，也就是预测的标签。

最后打印出了混淆矩阵的结果。混淆矩阵是一个方阵，其中每一行表示实际的类别，每一列表示预测的类别。矩阵的对角线上的元素表示分类正确的样本数，非对角线上的元素表示分类错误的样本数。