在Keras中，可以使用model.evaluate()方法來評估和測試模型。該方法接受測試數據集作為輸入，并返回模型的性能指標，例如損失值和準確率。
以下是一個使用model.evaluate()方法評估和測試模型的示例代碼：
# 加載模型和測試數據集
model = keras.models.load_model('model.h5')
test_X, test_y = load_test_data()
# 評估模型
loss, accuracy = model.evaluate(test_X, test_y)
print('Test loss:', loss)
print('Test accuracy:', accuracy)
在上面的示例中，model.evaluate()方法會計算模型在測試數據集上的損失值和準確率，并將結果打印出來。通過這種方式，可以輕松地評估和測試模型的性能。
