想要查看一个已经训练好的模型准确率

查看一个已经训练好的模型的准确率，需要评估模型在测试集上的性能。一般来说，我们会将数据集分成训练集、验证集和测试集。训练集用来训练模型，验证集用来调整模型的超参数，测试集用来评估模型的性能。

评估模型的方法有很多种，比如 accuracy、precision、recall、F1 score 等。其中最常用的是 accuracy，即正确分类的样本数占总样本数的比例。可以使用以下代码计算模型的准确率：

from sklearn.metrics import accuracy_score

# y_true 是真实标签，y_pred 是模型预测的标签
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)

需要注意的是，在评估模型的性能时，不能使用测试集来调整模型的超参数，否则会导致模型在测试集上表现过于乐观，无法反映其真实的性能。

相关问题

训练准确率和最好准确率哪一个对网络模型训练具有参考意义

训练准确率和最好准确率都对网络模型训练具有参考意义，但是它们的意义不同。

训练准确率是指训练数据集中模型正确分类的比例，它反映了模型在训练集上的拟合情况。如果训练准确率很高但是测试准确率很低，说明模型出现了过拟合的情况，需要进行调整。

最好准确率是指在测试集上模型能够达到的最高准确率，它反映了模型的泛化能力。如果最好准确率很低，说明模型不够强大，需要改进模型结构或者增加训练数据。

因此，训练准确率和最好准确率都需要参考，以便了解模型的训练和泛化能力，并进行模型调整和改进。

怎么从已经训练好的模型导出准确率和损失函数

可以通过以下方式从已经训练好的模型导出准确率和损失函数：

1. 通过`model.evaluate()`函数来计算模型在测试集上的准确率和损失函数。

例如：

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

2. 通过`model.history.history`来获取训练时每个epoch的准确率和损失函数。

例如：

history = model.fit(train_data, train_labels, epochs=10)
print('Train accuracy:', history.history['accuracy'])
print('Train loss:', history.history['loss'])

注意：在第二种方法中，需要确保训练时设置了`model.compile()`函数，其中包含了准确率和损失函数的计算方式。