使用均方根误差对h5模型进行评估

均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）是一种衡量预测值与真实值差异的方法，通常用于评估回归模型的预测性能。对于h5模型的评估，可以采用以下步骤进行：

1. 准备测试数据集，包括输入和输出数据。
2. 加载h5模型，并使用测试数据集进行预测。
3. 计算预测结果与真实结果之间的均方根误差。

下面是一个使用均方根误差对h5模型进行评估的示例代码：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载h5模型
model = keras.models.load_model('model.h5')

# 准备测试数据集
test_inputs = np.load('test_inputs.npy')
test_outputs = np.load('test_outputs.npy')

# 使用模型进行预测
pred_outputs = model.predict(test_inputs)

# 计算均方根误差
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(test_outputs, pred_outputs))

print("RMSE: ", rmse)

其中，`test_inputs.npy` 和 `test_outputs.npy` 是测试数据集的输入和输出数据，可以根据具体情况进行替换。`mean_squared_error` 函数是sklearn库中用于计算均方根误差的函数。