我对Keras的evaluate函数返回的值有些困惑。

以下是Keras文档中evaluate函数的定义：

evaluate(self, x=None, y=None, batch_size=None,          verbose=1, sample_weight=None, steps=None)

这是同一页面上的简短描述：

在测试模式下返回模型的损失值和指标值。

如果我有一个大型的交叉验证数据集，这需要我多次调用evaluate函数，evaluate函数会记住之前的调用吗？还是说每次只返回给定小批次的损失值？

回答：

evaluate()方法会在您传递的所有数据上评估模型，因此给定的损失值和指标值是基于模型在整个数据上的表现得出的。

此外，还有一个名为test_on_batch()的方法，它会在单个数据批次上测试模型，并返回模型在给定数据批次上的相应损失值和指标值。

然而，我不太明白您所说的“我有一个大型的交叉验证数据集，这需要我多次调用evaluate函数…”（强调是我加的）是什么意思。您是指整个验证数据无法一次性装入内存吗？如果是这种情况，并且您已将验证数据存储在磁盘上的文件中（例如h5py文件），那么您可以定义一个生成器，并使用evaluate_generator()方法来使用您定义的生成器进行评估。