如何从保存的Keras模型生成准确性？

从保存的Keras模型生成准确性可以通过以下步骤实现：

1. 导入所需的库和模型：首先，导入必要的库，例如Keras、numpy等，并加载已保存的Keras模型。使用Keras的load_model()函数可以加载保存的模型。

from keras.models import load_model
import numpy as np

# 加载保存的Keras模型
model = load_model('path/to/saved/model.h5')

1. 准备测试数据：准备用于评估模型准确性的测试数据。根据你的具体问题，你可以使用不同的数据格式，例如NumPy数组、Pandas DataFrame等。

# 准备测试数据
x_test = np.array([...])
y_test = np.array([...])

1. 进行预测和评估：使用加载的模型对测试数据进行预测，并计算模型的准确性。

# 进行预测
y_pred = model.predict(x_test)

# 将预测结果转换为类别标签
y_pred_labels = np.argmax(y_pred, axis=1)

# 计算准确性
accuracy = np.mean(y_pred_labels == y_test)

1. 显示结果：输出模型的准确性。

print('模型准确性：', accuracy)

这样，你就可以从保存的Keras模型中生成准确性。

注：这里没有提及任何特定的云计算品牌商或其产品，如果需要基于腾讯云的相关产品进行部署和使用，你可以参考腾讯云的文档和产品介绍，例如腾讯云AI Lab提供的深度学习平台、容器服务等。