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#训练结果如下。
同样，不同的配置和训练过程会导致总损失不同
#读者实践过程中获得的数值一般不会与教材的示例完全一致
sodel.evaluate（x_test，y_test，verbose=0）
print（'Testloss：'，score[0]）
#使用总损失对模型进行评估，即评估该模型的效果，通过总损失表示
在本教材使用的计算机上，该训练样本的损失如下。
&loss：0.0268492490485
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