具体代码实现

以下是一个使用FGNET数据集评估年龄预测模型准确率的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error
from PIL import Image

# 加载测试集
test_data = []
test_labels = []
with open('fgnet_test.txt', 'r') as f:
    for line in f:
        img_path, age = line.strip().split(' ')
        age = int(age)
        img = Image.open(img_path).convert('RGB')
        img = np.array(img)
        test_data.append(img)
        test_labels.append(age)
test_data = np.array(test_data)
test_labels = np.array(test_labels)

# 加载模型
model = Age_Model()

# 预测年龄
pred_labels = []
for img in test_data:
    age = model.predict_age(img)
    pred_labels.append(age)
pred_labels = np.array(pred_labels)

# 计算平均绝对误差和均方根误差
mae = mean_absolute_error(test_labels, pred_labels)
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(test_labels, pred_labels))
print('MAE: %.2f, RMSE: %.2f' % (mae, rmse))

其中，fgnet_test.txt是FGNET数据集的测试集文件，每一行包含了一张人脸图片的路径和真实年龄。Age_Model是之前提到的年龄预测模型。在这个示例代码中，我们首先加载测试集并将其转化为numpy数组。然后使用Age_Model预测每张图片的年龄，并计算模型在测试集上的平均绝对误差和均方根误差。最后输出MAE和RMSE作为模型的准确率评估指标。