# 计算准确率
# 模型每预测对了一个, 就计数1 ,
accuracy_cnt = 0
# 对所有数据进行遍历
for i in range(len(x_train)):
# 每次用模型预测一个样本
y = predict(network , x_train)
# 得到预测的数字
p = np.argmax(y)
# 用预测结果和真实结果比较
if p == y_train:
accuracy_cnt += 1
print(\'模型的准确率为:\', accuracy_cnt / len(x_train))


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