运行报错：NameError: name 'Height' is not defined

这个错误通常是由于使用了未定义的变量或类名导致的。在你的代码中，使用了名为 `Height` 的变量或类，但是它并没有被定义或导入。

要解决这个问题，你需要检查一下代码中是否有拼写错误或变量名错误。如果变量名或类名正确，那么你可能需要在代码文件的开头添加相应的导入语句，以确保变量或类已经被定义。

例如，如果 `Height` 是一个类，你需要在代码文件的开头添加类似于 `from module_name import Height` 的导入语句，其中 `module_name` 是包含 `Height` 类定义的模块名。如果 `Height` 是一个变量，你需要检查变量名是否正确，并确保它已经在代码中被定义。

相关问题

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！

NameError: name 'figsize' is not defined

这个错误通常发生在使用 Matplotlib 绘图时，没有定义图像大小（figsize）。可以在代码中添加以下行来定义图像大小：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(width, height))

其中 `width` 和 `height` 分别是图像的宽度和高度。你可以设置它们为你想要的任何值。