test_loss, test_acc = network.evaluate(test_images, test_labels)

### 回答1：
test_loss, test_acc = network.evaluate(test_images, test_labels) 意思是使用网络对测试数据（test_images和test_labels）进行评估，并将评估结果存储在test_loss和test_acc变量中。test_loss表示测试数据的损失值，test_acc表示测试数据的准确率。

### 回答2：
代码中的 network.evaluate(test_images, test_labels) 是用来评估模型在测试集上的性能表现的。
其中，test_images 是测试集的图像数据，test_labels 是测试集的标签数据。

通过上述代码，模型会根据输入的测试集图像数据进行预测，并将预测结果与对应的测试集标签进行比较，最终计算出测试集上的平均损失值（test_loss）和准确率（test_acc）。

其中，测试集的平均损失值 test_loss 表示模型在测试集上的预测结果与真实标签之间的平均误差程度。较小的损失值表示模型的预测准确性较高。

测试集的准确率test_acc 表示模型在测试集上的正确分类比例。即模型在测试集上正确分类的样本数与测试集总样本数的比值。较高的准确率表示模型性能较好。

因此，通过 network.evaluate(test_images, test_labels) 可以获取到模型在给定测试集上的损失值和准确率，进而评估模型的性能和精度。

### 回答3：
这段代码是在测试集上对已经训练好的神经网络模型进行评估。其中，test_images是用于测试的图像数据集，test_labels是对应的标签。通过调用network的evaluate函数，可以得到测试集上的损失（test_loss）和准确率（test_acc）。

损失（test_loss）是衡量模型预测结果与真实标签之间差异的度量，通常使用交叉熵损失函数来计算。该值越小，表示模型在对测试数据进行预测时的误差越小。

准确率（test_acc）是衡量模型在测试集上的精度，即模型正确预测样本的比例。该值越大，表示模型在测试集上的性能越好。

通过对测试集进行评估，可以了解模型的性能表现，并可以与其他模型进行比较。一般情况下，较低的损失和较高的准确率是我们希望的测试结果，代表着模型对未知数据的泛化能力较强。