在Keras中，可以使用模型的evaluate()方法來對模型進行評估和測試。該方法接受輸入數據和標簽作為參數，并返回模型在測試數據上的性能指標。例如：
loss, accuracy = model.evaluate(test_data, test_labels)
其中，test_data是測試數據，test_labels是對應的標簽。該方法返回模型在測試數據上的損失值和準確率。可以根據需要選擇不同的評估指標，如準確率、精確度、召回率等。
另外，也可以使用predict()方法對模型進行預測，然后根據預測結果和真實標簽計算各種評估指標。例如：
predictions = model.predict(test_data)
然后可以根據predictions和test_labels計算準確率、精確度、召回率等指標。可以使用scikit-learn庫中的相關函數來進行計算。
總之，在Keras中可以通過evaluate()方法和predict()方法對模型進行評估和測試，根據需要選擇合適的方法和評估指標。
