如何在mxnet graphlab中预测测试rmse？Model.evaluate(数据器)不工作

在mxnet graphlab中预测测试RMSE（均方根误差），可以通过以下步骤实现：

1. 导入所需的库和模块：import mxnet as mx from graphlab import SFrame
2. 加载训练好的模型：model = mx.model.FeedForward.load('模型路径', epoch=训练轮数)这里需要将'模型路径'替换为你训练好的模型的路径，'训练轮数'替换为你想要加载的训练轮数。
3. 加载测试数据：test_data = SFrame('测试数据路径')将'测试数据路径'替换为你的测试数据文件的路径。
4. 对测试数据进行预测：predictions = model.predict(test_data)这将返回一个包含预测结果的数组。
5. 计算RMSE：rmse = model.evaluate(test_data)['rmse']这将计算预测结果与真实标签之间的均方根误差。

完整的代码示例：

import mxnet as mx
from graphlab import SFrame

# 加载模型
model = mx.model.FeedForward.load('模型路径', epoch=训练轮数)

# 加载测试数据
test_data = SFrame('测试数据路径')

# 预测
predictions = model.predict(test_data)

# 计算RMSE
rmse = model.evaluate(test_data)['rmse']

对于mxnet graphlab中Model.evaluate()方法不工作的情况，可能是因为数据格式不正确或者模型没有正确加载。请确保测试数据的格式与模型期望的输入格式相匹配，并检查模型加载的路径和训练轮数是否正确。如果问题仍然存在，可以进一步检查模型的训练过程和数据准备过程，以确保没有其他错误导致评估不起作用。

关于mxnet graphlab的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的MXNet产品介绍页面：MXNet产品介绍。