global j for j,i in enumerate(pdf): i.get_pixmap().save(tmp+f'\{j}.png') for i in range(0,j+1):报错UnboundLocalError j not

在这段代码中，你在使用 `j` 变量之前没有进行初始化，导致了 `UnboundLocalError: j not defined` 的错误。你需要在使用 `j` 变量之前先进行初始化，可以将 `j` 的初始值设置为 0，例如：

global j
j = 0
for i in pdf:
    i.get_pixmap().save(tmp+f'\\{j}.png')
    j += 1
for i in range(j):
    # do something

这样就可以避免 `UnboundLocalError: j not defined` 的错误。

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global j for j,i in enumerate(pdf): i.get_pixmap().save(tmp+f'\\{j}.png') global j for i in range(0,j+1):报错UnboundLocalError j not

在你的代码中，你在两个不同的地方都声明了 `global j`，这是不正确的。在 Python 中，一个变量只需要在函数或方法中声明一次为全局变量即可。在你的代码中，你可以将第二个声明 `global j` 的语句删除掉，或者将其放在第一个声明 `global j` 的语句之前。这样就可以避免 `UnboundLocalError: j not defined` 的错误了。

这段代码实现什么功能# 指数加权平均 class ExponentialMovingAverage(Callback): def __init__(self, decay=0.9): super().__init__() self.decay = decay self.weights = None def on_epoch_begin(self, epoch, logs=None): self.weights = None def on_batch_end(self, batch, logs=None): # 计算指数加权平均 if self.weights is None: self.weights = [np.ones_like(p) for p in self.model.get_weights()] for i, p in enumerate(self.model.get_weights()): self.weights[i] = self.decay * self.weights[i] + (1 - self.decay) * p smoothed_p = self.weights[i] / (1 - self.decay ** (batch + 1)) K.set_value(p, smoothed_p)

这段代码实现的是指数加权平均的功能，其中ExponentialMovingAverage类是一个回调函数，用于在训练神经网络时进行参数平滑处理。在每个batch结束时，该回调函数将计算指数加权平均，平滑模型权重并更新模型参数。其中decay参数是平滑系数，用于控制指数加权平均的权重分配。在每个epoch开始时，将self.weights设置为None，以确保每个epoch的平滑处理是独立的。