Treino

Olá Murilo.

Prevendo com os dados de teste e analisando o segundo resultado também obtive acerto, assim como na aula:

testes = modelo.predict(imagens_teste)
print('resultado teste:', np.argmax(testes[1]))
print('número da imagem de teste:', identificacoes_teste[1])

Resultado:

resultado teste: 2
número da imagem de teste: 2

Mas o resultado realmente relevante para analisarmos a qualidade do nosso treinamento é o evaluate:

perda_teste, acuracia_teste = modelo.evaluate(imagens_teste, identificacoes_teste)
print('Perda do teste:', perda_teste)
print('Acurácia do teste:', acuracia_teste)

Obtive esse resultado:

313/313 [==============================] - 1s 2ms/step - loss: 60.4410 - accuracy: 0.8433
Perda do teste: 60.441001892089844
Acurácia do teste: 0.8432999849319458

Ficou com a alguma duvida, não hesite em perguntar aqui no fórum.

Bons Estudos.