keras 框架学习

keras 中 model.evaluate 和 model.predict 的区别：

    # 评估模型,不输出预测结果，需要测试数据和真实标签
    loss,accuracy = model.evaluate(X_test, Y_test)
    print('\ntest loss',loss)
    print('accuracy',accuracy)

    #模型预测,输入测试集,输出预测结果，不需要真实标签
    y_pred = model.predict(X_test, batch_size = 1)
 

https://blog.csdn.net/qq_27261889/article/details/85160358

keras从训练到预测，函数的选择：fit，fit_generator, predict,predict_generator

https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10217000.html

使用keras的LSTM进行预测