上述NameError: name 'height' is not defined

抱歉，我在之前的代码示例中没有提供完整的代码，导致了该错误。在构建卷积神经网络模型时，需要提供图像的尺寸信息。

以下是一个完整的示例代码，展示了如何在PyCharm中使用卷积神经网络进行图像处理：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 加载数据集并进行预处理
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

# 构建卷积神经网络模型
model = tf.keras.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))

model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

# 编译和训练模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))

这个示例使用了MNIST手写数字数据集。你可以根据你的需求调整输入图像的尺寸和输出类别的数量。在这个示例中，输入图像的尺寸是28x28，输出类别的数量是10。

确保在运行代码之前，你已经安装了TensorFlow和相关的依赖库，并且导入了必要的库。希望这次给出的示例能够帮助到你！