keras 모델 평가할 때 evaluate, predict의 차이를 알고 싶습니다

음, 아닐 겁니다. 동적 계산 그래프를 정적 계산 그래프로 고정 시킬 뿐입니다. 

모델 성능이 더 좋아진다고도 말할 수 있나요?

@tf.function은 tensoflow 2.x의 eager mode를 사용하지 않기에 좀 더 빠릅니다.

네 감사합니다. 추가적으로 궁금한게

케라스에서 바로 fit 함수를 써서 훈련하는 것이랑

https://teddylee777.github.io/tensorflow/gradient-tape

다음과 같이 @tf.function을 이용해서 직접 훈련 과정을 작성하는 것이랑 빠르기에서 이득을 얻을 수 있는 것인가요?

또 다른 장점 같은 것들이 있는것인지요?

안녕하십니까,

predict()는 테스트 이미지의 분류 결과를 예측합니다. 반환값이 예측 확률입니다.

evaluate()는 테스트 이미지 데이터 세트를 입력해서 성능 평가를 합니다. 반환값이 정확도등의 Metric입니다.

감사합니다.