如何在 TensorFlow 中定義變量

Question

我一直在定義變量。

我的代碼是：

import tensorflow as tf
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D

mnist_data = tf.keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist_data.load_data()``


def scale_mnist_data(train_images, test_images):

return (train_images / 255, test_images / 255)


def train_model(model, scaled_train_images, train_labels):
scaled_train_images, scaled_test_images = scale_mnist_data(train_images, test_images)

到此為止，代碼運行流暢，但是在這里，

scaled_train_images = scaled_train_images[..., np.newaxis]
scaled_test_images = scaled_test_images[..., np.newaxis]

我收到此錯誤：

NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-7e4c845d2449> in <module>
  1 # Add a dummy channel dimension
  2 
----> 3 scaled_train_images = scaled_train_images[..., np.newaxis]
  4 scaled_test_images = scaled_test_images[..., np.newaxis]

NameError: name 'scaled_train_images' is not defined

我想知道插入此代碼def train_model(model, scaled_train_images, train_labels):是否可以。 但在這里，我又遇到了類似的問題，比如歷史、框架和其他一些無法定義的變量。

僅供參考：我正在嘗試在倫敦帝國學院的 Coursera 課程上運行我的代碼：TensorFlow 2 入門。

我是初學者，沒有 Python 的先驗知識。

Answer 1

我認為問題是您需要刪除該行：

def train_model(model, scaled_train_images, train_labels):

Python 將scaled_train_images, scaled_test_images分配解釋為 function 的一部分，而不是在其 scope 之外。

這是一個 python 筆記本，您可以用作本課程的參考資料： https://github.com/ahmadmustafaanis/Getting-Started-with-Tensorflow-2/blob/master/TF.Keras%20Sequential%20API%20ITBas .ipynb