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在这个卷积神经网络机器学习模型中，我应该用什么来替换"test_images“和"test_labels”？

在卷积神经网络机器学习模型中，"test_images"和"test_labels"是用于测试模型性能的数据集。它们通常用于评估模型在未见过的数据上的准确性和泛化能力。

"test_images"是包含测试样本图像的数据集，每个样本都是一个图像。这些图像可以是任何类型的图像，例如数字、人脸、动物等。通常，这些图像是经过预处理的，以便与训练数据集的图像格式相匹配。

"test_labels"是与"test_images"对应的标签或类别信息。每个测试样本都有一个相应的标签，用于表示该样本属于哪个类别或具有哪种属性。例如，在数字识别任务中，标签可以是0到9之间的数字，表示图像中显示的数字。

为了替换"test_images"和"test_labels"，您可以使用自己的测试数据集。确保测试数据集与训练数据集具有相同的格式和预处理方式，以便正确评估模型的性能。

以下是一些腾讯云相关产品和产品介绍链接，可用于处理和管理测试数据集：

腾讯云对象存储（COS）：用于存储和管理图像数据集。
- 产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cos

腾讯云数据库（TencentDB）：用于存储和管理标签数据集。
- 产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云人工智能机器学习平台（AI Lab）：提供了丰富的机器学习工具和资源，可用于训练和评估卷积神经网络模型。
- 产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/ai-lab

请注意，以上提到的产品仅作为示例，您可以根据自己的需求选择适合的腾讯云产品。

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