D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\Scripts\python.exe C:/Users/马斌/Desktop/model/model/sudu.py 2023-05-25 00:57:58.533488: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\model\model\sudu.py", line 7, in <module> predictions = model.predict(input_data) NameError: name 'input_data' is not defined Process finished with exit code 1

这个错误提示是因为在代码中没有定义 `input_data` 变量，导致模型无法预测。你需要检查代码中是否有定义 `input_data` 变量，并且是否在调用 `model.predict()` 方法之前对其进行了赋值。另外，你的 TensorFlow 版本似乎已经使用了 oneDNN 库进行性能优化，如果你在其他操作中也想使用 AVX 和 AVX2 指令，需要使用相应的编译器标志重新构建 TensorFlow。

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添加之后运行结果还是D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\Scripts\python.exe C:/Users/马斌/Desktop/cnn测试/IDM.py 最大加速度的rmse值为： nan Process finished with exit code 0

如果添加了判断之后还是出现了 NaN 的结果，那么很可能是数据中存在其他问题导致的。建议你检查一下数据中是否存在其他异常值，比如负数等等。

另外，你可以在计算最大加速度的 rmse 值时，也加上判断时间差是否为 0 的代码，如下所示：

# 计算最大加速度的rmse值
max_acceleration = df.groupby('本车ID')['本车加速度'].max()
max_expected_acceleration = max(df.groupby('本车ID')['expected_velocity'].diff() / df.groupby('本车ID')['时间'].diff(), 0)
rmse_value = rmse(max_acceleration, max_expected_acceleration)
print('最大加速度的rmse值为：', rmse_value)

这里使用了 max 函数来判断时间差是否为 0，如果时间差为 0，则将期望加速度设为 0。这样可以避免除以 0 的情况，从而得到正确的 rmse 值。

运行了结果为什么是这样D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\Scripts\python.exe C:/Users/马斌/Desktop/cnn测试/IDM.py 最大加速度的rmse值为： nan Process finished with exit code 0

这个问题很可能是由于数据中存在缺失值而导致的，导致计算结果为 NaN。建议你先检查一下数据中是否存在缺失值，并尝试对缺失值进行处理。

另外，还有可能是由于计算中出现了除以 0 的情况，也会导致计算结果为 NaN。你可以在代码中添加一些判断来避免这种情况的发生，比如在时间差为 0 的情况下直接返回 0。