如果你需要在函数外部访问它,你需要将其作为函数的返回值,或者将其定义为全局变量(但通常不推荐这样做,因为它可能导致代码难以理解和维护)。 以上步骤应该能帮助你解决NameError: name 'x_train' is not defined的问题。如果问题仍然存在,请检查你的代码逻辑,确保x_train在使用前已经被正确定义和赋值。
1. 检查代码中是否有定义`train_loader`这个变量的语句。如果没有，您需要先定义这个变量，可以使用`torch.utils.data.DataLoader`类来创建一个数据加载器。2. 如果有定义语句，检查是否在使用`train_loader`之前对其进行了初始化。如果没有，您需要在使用前对其进行初始化，可以使用`train_loader = Data...
train_test_split函数位于sklearn.model_selection模块中,它的主要作用是将数据集划分为训练集和测试集。因此,在使用train_test_split函数之前,我们必须确保已正确地导入了它。 下面是一个简单的示例,展示了如何正确导入并使用train_test_split函数: from sklearn.model_selection import train_test_split 有了这个导入...
x_train /= 255.0 x_test /= 255.0 Convert class vectors to class matrices y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes) y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes) NameError Traceback (most recent call last) ...
首页 Paddle框架 帖子详情 NameError: name 'transform_train' is not defined,这个问题怎么解决 收藏 快速回复 Paddle框架 问答模型训练深度学习 68 1 项目 数据集 课程 比赛 模型库 活动 更多 论坛 访问飞桨官网 登录 NameError: name 'transform_train' is not defined,这个问题怎么解决 ...
Hello, I am getting the below error when I try to run script.py $ python script.py Traceback (most recent call last): File "script.py", line 39, in X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)...
这个是刚遇到的问题，在LZ自己手打Inception net的时候，想赋一个名字的时候出错，其实这就是命名错误的问题，如果仔细看“×”是我在中文下打的符号，python是不认的，解决方案是使用英文字母”x“代替，错误即可解决，而且也能看到使用的卷积核的大小。
a她的书包不是红色的 Her book bag is not red[translate] a我们班级是一个团结友爱的班级 Our class and grade is a unity friendly affection class and grade[translate] aThe good morning train is coming 早晨好火车来临[translate] a既然你问了,我就告诉你 Since you asked, I tell you[translate] ...
int trainFoldCount = 5; OutputFilter outputFilter(2); OneVsOneMultiClassSvmTrainer t(svmDataset, evaluationFoldCount, trainFoldCount, *this, outputFilter); KernelParameterRangeMap kernelParameterRangeMap; getDefaultKernelParameterRangeMap(kernelParameterRangeMap); t.train(kernelParameterRangeMap); std::cou...
NameError: name 'train_predict' is not defined Collaborator from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import train_predict X_train_cv, X_test_cv, y_train_cv, y_test_cv = train_test_split(X_train, y_train, test_size = 0.3, random_state=100) ...