NameError: name 'v_xs' is not defined 5C

NameError: name 'v_xs' is not defined

y_pre = sess.run(prediction,feed_dict={xs:v_xs})

1个回答

v_xs是 xs（placeholder）的实际数据，你需要先定义这个v_xs的值把

NameError: name 'lsx' is not defined
lsx,lsy在函数内定义： ``` def date(): lsx=[] dates=file.split("\n") for date in dates: if "-" in date: if date.replace("-","").isnumeric()==True: p1=date.index('-')#the first - p2=date.find('-',p1+1)#the second - month=date[p1+1:p2] day=date[p2+1:] date_on_x=float(month+"."+day) lsx.append(date_on_x-50) def coloring(): lsy=[] lines=file.split("重庆") i=0 for line in lines: #index the temprature inn=line.index('\n')#The first \n inc=line.index("C")#The first C if i==0: tu=int(line[line.find('\n',inn+1)+1:inc])#The second \n if "～" in line: tl=int(line[line.index('～')+1:line.rindex('C')]) else: tl=tu i=i+1 else: fn=line.find('\n',inn+1) tu=int(line[line.find('\n',fn+1)+1:inc])#The third \n if "～" in line: tl=int(line[line.index('～')+1:line.rindex('C')]) else: tl=tu t=(tl+tu)/2#daily average temprature if t<8: turtle.color("purple") elif 8<=t<12: turtle.color("lightblue") elif 12<=t<22: turtle.color("green") elif 22<=t<28: turtle.color("yellow") elif 28<=t<30: turtle.color("orange") elif t>=30: turtle.color("red") lsy.append(t) ``` 在另一个函数那里调用： ``` def rainbow(): global lsx,lsy #let's draw! for i in zip(lsx,lsy): turtle.pu() turtle.goto(i) turtle.pd() coloring() turtle.circle(10) ``` 报错为： ``` Traceback (most recent call last): File "C:\Users\jyz_1\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\32rx.py", line 105, in <module> rainbow() File "C:\Users\jyz_1\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\32rx.py", line 93, in rainbow for i in zip(lsx,lsy): NameError: name 'lsx' is not defined ``` 请求解决方案
NameError: name 'clf' is not defined”
import sys,random,os,pickle from multiprocessing import Pool from sklearn.svm import SVC from sklearn import metrics from sklearn import cross_validation from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.externals import joblib import pandas as pd train = pd.read_csv("E:/training38085.csv") test = pd.read_csv("E:/test38085.csv") test_x = test.drop("bad_good",axis=1) #生成validation set val = pd.read_csv('E:/validation20000_950.csv') train_y = train.bad_good train_x = train.drop(['bad_good'],axis=1) val_y = val.bad_good val_x = val.drop(['bad_good'],axis=1) print(test_x.shape) print(train_x.shape) print(val_x.shape) def pipeline(iteration,C,gamma,random_seed): x_train, _x , y_train, _y = train_test_split(train_x,train_y,test_size=0.4,random_state=random_seed) print(x_train.shape) clf = SVC(C=C,kernel='rbf',gamma=gamma,probability=True,cache_size=7000,class_weight='balanced',verbose=True,random_state=random_seed) clf.fit(x_train,y_train) #predict test set pred = clf.predict_proba(test_x) Traceback (most recent call last): File "<pyshell#22>", line 1, in <module> 报错： “pred = clf.predict_proba(test_x) NameError: name 'clf' is not defined” 上面def pipline 有clf ,为啥还会报错呢。前面的代码没有报错
python的NameError: name 'xx‘ is not defined该怎么解决？

NameError: name 'label_train' is not defined

pytorch 中 写入class ConvNet(nn.Module): 语句之后 出现错误NameError: name 'ConvNet' is not defined 这是怎么回事？

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from numpy import hstack from numpy import zeros from numpy import ones from numpy.random import rand from numpy.random import randn from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense def define_discriminator(n_inputs=2): model=Sequential() model.add(Dense(25, activation='relu',kernel_initializer='he_uniform',input_dim=n_inputs)) model.add(Dense(1,activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='adam', metrics=['accuracy']) return model def define_generator(latent_dim,n_outputs=2): model=Sequential() model.add(Dense(15, activation='relu',kernel_initializer='he_uniform', input_dim=latent_dim)) model.add(Dense(n_outputs,activation='linear')) return model def define_gan(generator,discriminator): discriminator.trainable=False model=Sequential() model.add(generator) model.add(discriminator) model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='adam') return model def generate_real_samples(n): x1=rand(n)-0.5 x2=x1*x1 x1=x1.reshape(n,1) x2=x2.reshape(n,1) x=hstack((x1,x2)) y=ones((n,1)) return x,y def generate_latent_points(latent_dim,n): x_input=randn(latent_dim*n) x_input=x_input.reshape(n,latent_dim) return x_input def generate_fake_samples(generator,latent_dim,n): x_input=generate_latent_points(latent_dim,n) x=generator.predict(x_input) y=zeros((n,1)) return x,y def summarize_performance(epoch,generator,discriminator,latent_dim,n=100): x_real,y_real=generate_real_samples(n) _,acc_real=discriminator.evaluate(x_real,y_real,verbose=0) x_fake, y_fake = generate_fake_samples(generator,latent_dim,n) _, acc_fake = discriminator.evaluate(x_fake, y_fake, verbose=0) print(epoch,acc_real,acc_fake) plt.scatter(x_real[:,0],x_real[:,1],color='red') plt.scatter(x_fake[:, 0], x_fake[:, 1], color='blue') plt.show() def train(g_model,d_model,gan_model,latent_dim,n_epochs=10000,n_batch=128,n_eval=2000): half_batch=int(n_batch/2) for i in range(n_epochs): x_real,y_real=generate_real_samples(half_batch) x_fake,y_fake=generate_fake_samples(g_model,latent_dim,half_batch) d_model.train_on_batch(x_real,y_real) d_model.train_on_batch(x_fake, y_fake) x_gan=generate_latent_points(latent_dim,n_batch) y_gan=ones((n_batch,1)) gan_model.train_on_batch(x_gan,y_gan) if(i+1)%n_epochs==0: summarize_performance(i,g_model,d_model,latent_dim) latent_dim=5 discriminator=define_discriminator() generator=define_generator(latent_dim) gan_model=define_gan(generator,discriminator) train(generator,discriminator,gan_model,latent_dim) 问题
python使用scapy，使用发包工具时，报错NameError: name 'udp' is not defined，求解答，
``` #!env python # -*- coding: <encoding name> -*- import sys from scapy.all import * import os,random,datetime,time,math from random import randrange from random import uniform from functools import reduce def create_data(line): current_time = [ datetime.datetime.now().strftime('%b %d %H:%M:%S'), datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), # datetime.datetime.now().strftime('%b %d %H:%M:%S %Y'), str(math.trunc(datetime.datetime.now().timestamp())) ] regular = [ "(\w{3}\s+\d{1,2}\s+\d{1,2}:\d{1,2}:\d{1,2})", "(\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2}\s+\d{1,2}:\d{1,2}:\d{1,2})", "(\w{3}\s+\d{1,2}\s+\d{1,2}:\d{1,2}:\d{1,2}\s+\d{1,4})", "(\d{10})" ] def current_time(line): for i in regular: for j in current_time(line): if len(re.findall(i, j)) != 0: #若正则匹配上相对应的时间格式，则对字符串进行替换 line=re.sub(i,j,line) return line dict_ip_logfile={ "192.168.58.84": r"C:\Users\CS\Desktop\HPHIDS.txt" } while True: for ip,logfile in dict_ip_logfile.items(): with open(logfile,"r",encoding='unicode_escape') as log: for line in log: print(ip) print(logfile) print(create_data(line)) # IP = (porto='udp','192.168.57.45') # UDP = (dst='192.168.57.14',8089) # scapy.all,send(IP,udp) scapy.all.send(IP(proto="udp",src=ip,dst="192.168.57.45")/udp(dst='192.168.57.14.',dport=8082)/line,inter=5,loop=1,count=2) log.close() ``` ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201911/21/1574303068_105938.png)

python方法中调用函数出错 NameError: name 'get_step' is not defined
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