test_acc = model.evaluate(test_data, test_labels)

这行代码用于评估模型在测试数据上的准确率。其中，test_data 是测试数据集，test_labels 是相应的标签。model.evaluate() 方法会返回模型在测试数据集上的损失值和准确率。你可以像下面这样使用这行代码：

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

相关问题

dnn，model.fit(train_features, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_features, test_labels)) # 评估模型 test_loss, test_acc = model.evaluate(test_features, test_labels, verbose=2) print('Test accuracy:', test_acc)

这段代码是使用深度神经网络（DNN）对数据进行训练和评估。其中，model.fit() 函数用于训练模型，train_features 和 train_labels 分别表示训练数据和对应的标签，epochs 表示训练的轮数，validation_data 表示验证数据和对应的标签。在训练过程中，模型会对训练数据进行反复迭代，逐步调整模型参数，以达到更好的预测效果。训练完成后，test_features 和 test_labels 用于评估模型的性能，test_loss 和 test_acc 分别表示测试数据上的损失和准确率。最后，使用 print() 函数输出测试准确率。

def evaluate(config, model, data_iter, test=False): model.eval() loss_total = 0 predict_all = np.array([], dtype=int) labels_all = np.array([], dtype=int) with torch.no_grad(): for texts, labels in data_iter: outputs = model(texts) loss = F.cross_entropy(outputs, labels) loss_total += loss labels = labels.data.cpu().numpy() predic = torch.max(outputs.data, 1)[1].cpu().numpy() labels_all = np.append(labels_all, labels) predict_all = np.append(predict_all, predic) acc = metrics.accuracy_score(labels_all, predict_all) if test: report = metrics.classification_report(labels_all, predict_all, target_names=config.class_list, digits=4) confusion = metrics.confusion_matrix(labels_all, predict_all) return acc, loss_total / len(data_iter), report, confusion return acc, loss_total / len(data_iter)

这是一个用于模型评估的函数，输入参数包括配置文件config、模型model、数据迭代器data_iter以及一个布尔值test，表示是否进行测试。函数首先将模型设为评估模式（eval()），然后在数据迭代器上进行循环，对每个文本进行模型预测并计算损失。随后使用Numpy库将真实标签和预测标签存储下来，最后使用Scikit-learn库计算模型的准确率。如果test为True，则同时计算分类报告和混淆矩阵并返回。如果test为False，则只返回准确率和平均损失。