Tensorflow 如何检验K倍检验中的训练精度

我在我的模型中使用了k倍验证，用户扫描历史地点，我们的应用程序将显示所有细节。我使用的技术是SIFT和MLP。然而，我无法找到k fold中的训练精度，还有一件事我无法在其中使用张量板，因为我在互联网上发现它将用于model.fit（）函数，但在k fold中我没有使用代码，如下所示

def built_classifier():
    classifier = tf.keras.models.Sequential()
    classifier.add(tf.keras.layers.Dense(64, input_shape=(128,), activation='relu'))
    classifier.add(tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax'))
    classifier.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    classifier.save('SuperClassPredictions.h5')
    return classifier


classifier = KerasClassifier(build_fn=built_classifier, epochs=10, batch_size=32, shuffle=True)
accuracies = cross_val_score(classifier, data, one_hot_train_labels, cv=10)
print("Data Accuracy", accuracies)