Deep learning 如何编写自己的评估，加载指定的检查点并在测试集上评估模型

我想写一个评估方法来评估我的CNN，但我不知道怎么写

我试着根据官方指南做一个

但我不认为我写的是正确的。。。 所以我有一些问题

我应该返回什么？评估结果还是什么

ds_test、ds_info和run_路径是main.py中的参数，但我不知道如何使用它……我不这么认为

filepath=run\u路径

是正确的…因为

run\u path=utils\u params.gen\u run\u folder（）

import tensorflow as tf
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
def evaluate(model, checkpoint, ds_test, ds_info, run_paths):
    results = model.evaluate(
                            x=x_test,
                            y=y_test,
                            batch_size=batch_size
                            verbose = 1,
                            sample_weight = None)
    tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
                                       filepath=run_paths,
                                       monitor='val_accuracy',
                                       verbose=1,
                                       save_best_only=True,
                                       mode='max'
                                       save_freq = 'epoch',
                                       options = None,
                                       ** kwargs)

    return