#ケース１ score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128) #ケース２ scores = model.evaluate(X, Y, verbose=0) print("%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1] * 100))

#ケース１ data = np.random.random((1000, 100)) labels = np.random.randint(10, size=(1000, 1)) # ラベルデータをカテゴリの1-hotベクトルにエンコードする one_hot_labels = keras.utils.to_categorical(labels, num_classes=10) # 各イテレーションの…