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
时间: 2024-02-14 12:13:34 浏览: 23
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) Cell In[70], line 1 ----> 1 lstm_pre['date']=data_pre这个错误怎么解决
这个错误通常是因为`lstm_pre`没有定义而导致的。请确保在运行`lstm_pre['date']=data_pre`之前,`lstm_pre`已经被正确地定义了。如果`lstm_pre`是一个空的DataFrame,则需要先定义列名,如下所示:
```
import pandas as pd
# 定义空的DataFrame
lstm_pre = pd.DataFrame(columns=['date'])
# 将数据添加到DataFrame中
lstm_pre['date'] = data_pre
```
如果`lstm_pre`已经是一个已经定义的DataFrame,则需要确保`data_pre`的长度与`lstm_pre`的长度相同,否则会导致赋值失败。