Python中train_files和val_files未定义的NameError错误求助

这个错误的核心是：代码执行到使用train_files和val_files的位置时，这两个变量还未被定义，或者定义的作用域无法被当前代码访问。以下是具体排查和解决步骤：

• 确保变量已提前定义
  在使用这两个变量之前，必须添加代码对它们进行赋值，赋值方式取决于你的数据来源：

  # 示例1：从本地目录读取文件路径列表
  import os
  # 训练集文件路径
  train_dir = "./path/to/train/directory"
  train_files = [os.path.join(train_dir, fname) for fname in os.listdir(train_dir) 
                 if os.path.isfile(os.path.join(train_dir, fname))]
  # 验证集文件路径
  val_dir = "./path/to/val/directory"
  val_files = [os.path.join(val_dir, fname) for fname in os.listdir(val_dir) 
               if os.path.isfile(os.path.join(val_dir, fname))]
  

  如果你的数据来自CSV、数据库或其他数据集API，只需将对应逻辑替换即可，关键是让train_files和val_files指向有效的文件路径列表。

• 检查变量作用域
  如果train_files和val_files是在某个函数内部定义的，外部代码无法直接访问。比如：

  def load_dataset():
      # 函数内部定义的变量仅在函数内有效
      train_files = [...]
      val_files = [...]
  

  解决方法是让函数返回这两个变量，在外部接收后再使用：

  def load_dataset():
      train_files = [...]
      val_files = [...]
      return train_files, val_files
  
  # 在使用前获取变量
  train_files, val_files = load_dataset()
  

• 核对变量拼写
  Python是大小写敏感语言，确认使用的变量名和定义时完全一致，比如不要把train_files写成train_file或TrainFiles。

完成上述步骤后，再执行你提供的代码：

STEPS_PER_EPOCH = len(train_files)//BATCH_SIZE
VAL_STEPS = len(val_files)//BATCH_SIZE

history = model.fit_generator(generator  = batch_generator(train_files, BATCH_SIZE),
                              epochs     = NUM_EPOCHS,
                              steps_per_epoch = STEPS_PER_EPOCH,
                              class_weight = cl_weight, # Check if providing class weight is useful
                              validation_data = batch_generator(val_files, BATCH_SIZE), 
                              validation_steps = VAL_STEPS, 
                              callbacks = callbacks_list,
                             )

即可避免NameError错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Isha Pathania