Pythonを使用してモデルを評価するためにKerasをどのように使用できますか？

Tensorflowは、Googleが提供する機械学習フレームワークです。これは、Pythonと組み合わせて使用​​されるオープンソースのフレームワークであり、アルゴリズム、深層学習アプリケーションなどを実装します。研究や生産目的で使用されます。

Kerasは、プロジェクトONEIROS（オープンエンドの神経電子インテリジェントロボットオペレーティングシステム）の研究の一環として開発されました。 Kerasは、Pythonで記述されたディープラーニングAPIです。これは、機械学習の問題を解決するのに役立つ生産的なインターフェースを備えた高レベルのAPIです。 Tensorflowフレームワーク上で実行されます。迅速な実験を支援するために構築されました。

機械学習ソリューションの開発とカプセル化に不可欠な、本質的な抽象化とビルディングブロックを提供します。非常にスケーラブルで、クロスプラットフォーム機能が付属しています。これは、KerasをTPUまたはGPUのクラスターで実行できることを意味します。 Kerasモデルをエクスポートして、Webブラウザや携帯電話で実行することもできます。

KerasはすでにTensorflowパッケージに含まれています。以下のコード行を使用してアクセスできます-

import tensorflow
from tensorflow import keras

以下のコードを実行するためにGoogleColaboratoryを使用しています。 Google ColabまたはColaboratoryは、ブラウザー上でPythonコードを実行するのに役立ち、構成が不要で、GPU（グラフィックプロセッシングユニット）に無料でアクセスできます。 Colaboratoryは、JupyterNotebookの上に構築されています。以下はコードです-

例

print("An instance of the model is created")
model = create_model()

print("The model is being evaluated")
loss, acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print("This is an untrained model, with accuracy: {:5.3f}%".format(100 * acc))

コードクレジット-https：//www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_load

An Instance of the model is created 
The Model is being evaluated 32/32 -0s - loss: - spare_categories_accurancy: 0.0930 
This is an untrained model, with accuracy: 9.300%