# 计算准确率
# 模型每预测对了一个, 就计数1 ,
accuracy_cnt = 0
# 对所有数据进行遍历
for i in range(len(x_train)):
    # 每次用模型预测一个样本
    y = predict(network , x_train)
    # 得到预测的数字
    p = np.argmax(y)
    # 用预测结果和真实结果比较
    if p == y_train:
        accuracy_cnt += 1
print(\'模型的准确率为:\', accuracy_cnt / len(x_train))