在TensorFlow中，可以通過使用Keras中的model.evaluate()方法來實現模型的自我評估。該方法可以接受測試數據集作為輸入，并返回模型在測試數據集上的性能指標。

下面是一個簡單的示例代碼，演示如何在TensorFlow中實現模型的自我評估：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 構建一個簡單的神經網絡模型
model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 編譯模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 生成一些隨機的訓練和測試數據
import numpy as np
x_train = np.random.random((1000, 10))
y_train = np.random.randint(2, size=(1000, 1))
x_test = np.random.random((100, 10))
y_test = np.random.randint(2, size=(100, 1))

# 訓練模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 評估模型性能
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test loss:', loss)
print('Test accuracy:', accuracy)

在上面的示例中，首先構建了一個簡單的神經網絡模型，然后編譯模型并使用隨機生成的訓練和測試數據進行訓練。最后，調用model.evaluate()方法對模型在測試數據集上的性能進行評估，并打印出損失和準確率等指標。