Python 用keras进行单元测试

我有一个基于Keras的机器学习应用程序。我已经完成了一些编写方法，比如

规范化\u数据集

，

获取\u模型

，

训练\u模型

，

预测\u类

等等。现在我想为这个方法编写一个单元测试，以确保它们正常工作，但我不知道如何做

示例：

def get_model（）：
模型=顺序（）
模型添加（密集型（32，激活='relu'，输入尺寸=100））
model.add（密集型（1，激活='sigmoid'））
model.compile（优化器='rmsprop'，
损失='binary\u交叉熵'，
指标=[‘准确度’]）
回归模型

在这里，我想为这个方法编写一个测试，以确保当我向模型中添加更多层时，它可以像现在一样正常工作

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更新：与第一个示例非常相似，但通过Keras。

到目前为止您尝试了什么？@klauds。我确实为其他方法编写了一些测试，比如

normalize_dataset

，但没有为

get_model

和

train_model

编写任何测试，因为我不知道应该做什么，因为你没有任何想要测试的东西？@klauds。我有这个

get\u model

方法，我不知道我的测试方法应该是什么。比如当我添加了更多层（比如说

conv2D

而不是添加

Flatten

）时，我如何检查模型的正确性以收敛。