model.evaluate(normed_test_data, test_labels, verbose=2) hist = pd.DataFrame(history.history) hist['epoch'] = history.epoch

这两行代码看起来是在进行模型评估和记录训练历史。第一行代码中，`model.evaluate()` 函数用于对模型进行评估，它会返回在测试数据集上的损失值和指标值。`normed_test_data` 是经过归一化处理的测试数据集，`test_labels` 是测试数据对应的标签。

第二行代码中，`history.history` 返回了训练过程中的损失值和指标值（如准确率、精确率等）的历史记录，以字典的形式保存。这些历史记录可以用来分析模型在训练过程中的表现，例如是否出现了过拟合或欠拟合等情况。`pd.DataFrame()` 函数将这些历史记录转化为 Pandas DataFrame 格式，方便进行数据分析和可视化。最后一行代码中，将 epoch（训练轮数）也添加到 DataFrame 中。

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。

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) print(len(model.layers)) history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=10, epochs=20, validation_freq=1, validation_data=(x_valid, y_valid)) model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2) history_dict = history.history print(history_dict) model.save('my_mnist_weights.h5')

这段代码是用 Keras 搭建神经网络模型来进行 MNIST 数据集的训练和测试。首先使用了 compile() 函数来配置模型，其中指定了优化器为 Adam、损失函数为 sparse_categorical_crossentropy、评价指标为准确率。接着使用 len() 函数输出了模型的层数。然后使用 fit() 函数对模型进行训练，其中指定了批次大小为 10、迭代次数为 20、每个 epoch 结束后进行一次验证，验证集为 x_valid 和 y_valid。训练结束后使用 evaluate() 函数对测试集进行评估，并输出评估结果。接着使用 history.history 输出了训练过程中的损失和准确率等指标。最后使用 save() 函数将训练好的模型保存到 my_mnist_weights.h5 文件中。