负载和检查Keras顺序模型的总损失/验证准确性

Question

我没有找到以下问题的任何答案：

有没有办法在加载保存的经过训练的Keras模型后打印经过训练的模型精度，总模型损失和模型评估准确度？

from keras.models import load_model
m = load_model.load("lstm_model_01.hd5") 

我检查了m的所有可调用方法，但没找到我要找的东西。

Answer 1

模型实际上是一个带有权重的图表，而这一切都得到了保存。您必须评估已恢复的数据模型以获得预测，并从中获得准确性。

Answer 2

请按照以下方式保存模型拟合结果：

history = model.fit(input_train, y_train,
                    epochs=10,
                    batch_size=128,
                    validation_split=0.2)

并使用泡菜将其倾倒（即历史）。在那里，您将看到模型中的训练损失或验证准确性。您可以随时加载它。