NameError Traceback (most recent call last) Cell In[9], line 106 104 test() 105 #save model --> 106 torch.save(model.state_dict(), f'E:/shixun/识别数据/model/mnist_model_{epoch}.pth') 107 print('Saved model') 108 # 评估模型好坏 NameError: name 'model' is not defined

这个错误的原因是你引用了一个未定义的变量 `model`。在调用 `torch.save()` 函数之前，你需要确保 `model` 变量已经被定义并且已经被赋值。

通常情况下，你需要在训练模型的代码中定义模型变量，并在训练循环中使用该变量来计算损失和更新模型权重等操作。如果你在训练循环之外调用 `torch.save()` 函数，则需要确保 `model` 变量已经被定义并已经被赋值。

例如，如果你在 `train()` 函数中定义了模型变量 `model`，并且在训练循环中使用了该变量来更新模型权重，则可以在训练循环之外使用以下代码行来保存模型：

torch.save(model.state_dict(), f'E:/shixun/识别数据/model/mnist_model_{epoch}.pth')

这将会将模型的权重保存到名为 `mnist_model_1.pth` 的文件中，该文件将保存在 `E:/shixun/识别数据/model/` 目录下。请确保已经定义并赋值了 `model` 变量，并且该变量包含你要保存的模型。

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TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[8], line 106 104 test() 105 #save model --> 106 torch.save(f'E:/shixun/识别数据/model/mnist_model_{epoch}') 107 print('Saved model') 108 # 评估模型好坏 TypeError: save() missing 1 required positional argument: 'f'

这个错误的原因是在调用 `torch.save()` 函数时，缺少了一个必需的位置参数 `f`，该参数表示要保存模型的文件路径和名称。你需要将模型文件保存到指定的路径中，并将路径作为参数传递给 `torch.save()` 函数。

例如，如果要将模型保存为名为 `mnist_model_1.pth` 的文件，并将其保存到路径 `E:/shixun/识别数据/model/` 中，你需要将以下代码行：

torch.save(f'E:/shixun/识别数据/model/mnist_model_{epoch}')

修改为：

torch.save(model.state_dict(), f'E:/shixun/识别数据/model/mnist_model_{epoch}.pth')

这将会将模型的权重保存到名为 `mnist_model_1.pth` 的文件中，该文件将保存在 `E:/shixun/识别数据/model/` 目录下。

NameError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_16548/109399689.py in <module> 1 # 执行流程 ----> 2 if stationarity_test(returns): 3 model = garch_fit(returns) 4 copula = copula_fit(model.resid) 5 var_5d, es_5d = var_es_calculation(model.resid, model, copula) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_16548/3919729943.py in stationarity_test(data) 2 def stationarity_test(data): 3 # ADF检验 ----> 4 adf_pvalue = adfuller(data)[1] 5 # KPSS检验 6 kpss_pvalue = kpss(data)[1] NameError: name 'adfuller' is not defined

It seems like you are encountering a "NameError" in your code. The error message "name 'adfuller' is not defined" is indicating that the function "adfuller" is not recognized. This error is commonly seen when a function or variable is not defined in the current scope or is not imported from a module.

To resolve this error, you need to import the necessary library that contains the "adfuller" function. The "adfuller" function is part of the statsmodels library, so you can add the following import statement at the beginning of your code:

from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

This should import the "adfuller" function and make it available for use in your code.