predicted_classes = decode_predictions(predictions, top=1) for imagenet_id, name, likelihood in predicted_classes[0]: print("预测结果： {} - {:.2f}%".format(name, likelihood * 100))这一段代码报错name 'model' is not defined怎么办

这个错误通常是由于没有正确地导入模型或定义模型变量引起的。请确保您的代码中正确地导入了模型，并且模型变量名与您的代码中的变量名相同。

例如，如果您正在使用ResNet50模型，并且您的模型变量名为“model”，则您需要按照以下方式导入模型并定义模型变量：

from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input, decode_predictions
model = ResNet50(weights='imagenet')

在这个例子中，我们从TensorFlow中导入ResNet50模型，并将它加载到名为“model”的变量中。我们还导入了预处理函数preprocess_input和解码函数decode_predictions。

请注意，模型的定义和加载可能因您使用的框架和模型而有所不同。因此，您需要根据您的具体情况来导入和定义模型变量。