model.evaluate与model.predict的不同
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model.evaluate
输入数据和标签,输出损失和精确度.
# 评估模型,不输出预测结果
loss,accuracy = model.evaluate(X_test,Y_test)print('\ntest loss',loss)print('accuracy',accuracy)
model.predict
输入测试数据,输出预测结果
(通常用在需要得到预测结果的时候)
#模型预测,输入测试集,输出预测结果
y_pred = model.predict(X_test,batch_size = 1)
两者差异
1输入输出不同
model.evaluate输入数据(data)和金标准(label),然后将预测结果与金标准相比较,得到两者误差并输出.
model.predict输入数据(data),输出预测结果
2是否需要真实标签(标准)
model.evaluate需要,因为需要比较预测结果与真实标签的误差
model.predict不需要,只是单纯输出预测结果,全程不需要标准的参与.
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