train_loss = train_loss + loss.item() * datas_batch.size(0) UnboundLocalError: local variable 'train_loss' referenced before assignment

这个错误提示UnboundLocalError，意味着在Python脚本中，你在尝试引用局部变量`train_loss`，但在引用它之前并没有对其进行初始化赋值。在这里，`train_loss += loss.item() * datas_batch.size(0)`这一行可能是在累积训练损失的过程中遇到问题，因为`train_loss`似乎还未被创建或赋予一个初始值。

正确的做法应该是先检查`train_loss`是否已经存在并被正确初始化，如果没有，应该先给它一个初始值，比如零：

if not hasattr(train_loss, '__iter__'):
    train_loss = 0.0

train_loss += loss.item() * datas_batch.size(0)

或者确保在计算总和前 `train_loss` 已经被定义过：

train_loss = 0.0
train_loss += loss.item() * datas_batch.size(0)

如果你不确定变量的状态，可以使用`try/except`结构来捕获这种错误：

try:
    train_loss += loss.item() * datas_batch.size(0)
except UnboundLocalError:
    train_loss = loss.item() * datas_batch.size(0)