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带keras-给定错误的卷积神经网络,UnboundLocalError:local变量“a”在赋值之前引用
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<p>我在下面写代码,但下面给出了错误 “UnboundLocalError:赋值前引用了局部变量'a'” 每次,我都keras.layers.BatchNormalization公司(),程序显示此错误。我该怎么办?怎么了?在</p> <pre><code>def make_CNN_model(): model = Sequential() # input layer transformation (BatchNormalization + Dropout) model.add(layers.BatchNormalization(name='inputlayer',input_shape=(28,28,1))) model.add(layers.Dropout(name='Droupout_inputlayer',rates=0.3)) # convolutional layer (Conv2D + MaxPooling2D + Flatten + Dropout) model.add(layers.Conv2D(filiters=32,activation='relu', name="Convoluationlayer_1",kernal_size=(3,3),border_mode='same')) model.add(layers.MaxPooling2D(name='MaxPooling_1')) model.add(layers.Flatten(name="Flaten_1")) model.add(layers.Dropout(rate=0.3)) # fully connected layer (Dense + BatchNormalization + Activation + Dropout) model.add(layers.Dense(name="FullyConnectedLayer_1",units=50)) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Activation('relu')) model.add(layers.Dropout(rate=0.3)) # output layer (Dense + BatchNormalization + Activation) model.add(layers.Dense(name = "Outputlayer", units=10)) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Activation('sigmod')) return model model = make_CNN_model() model.compile( optimizer='Adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'] ) summary = model.fit( X_train, y_train_onehot, batch_size=5000, epochs=5, validation_split=0.2, verbose=1, callbacks=[time_summary] ) </code></pre>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>我在我的终端上写了下面的代码,重新安装了python3,问题就解决了。在</p> <p>$conda install-c conda forge tensorflow</p>
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