评估分类器
要评估一个分类器，需要在未用于训练的图像上进行测试。这称为"交叉验证"：对每张测试图像进行类别预测（例如 t-shirt、dress 或 shoe），然后将这些预测与这些图像的真实标签进行比较。
交叉验证的结果以独热编码数组的形式提供：test_labels 和 predictions。
本练习是课程的一部分
使用 Keras 进行图像建模
练习说明
- 将两个数组相乘并对结果求和，以得到正确预测的总数。
- 用正确预测数（该求和值）除以
predictions数组的长度，计算正确预测所占的比例。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Calculate the number of correct predictions
number_correct = ____
print(number_correct)
# Calculate the proportion of correct predictions
proportion_correct = ____
print(proportion_correct)