MNIST手写数字识别CNN训练报NameError: x_train1未定义问题求助

架构老林

2026-9-25

报错原因排查

首先注意到你贴的报错上下文和你提供的完整代码不一致：报错信息里model.compile之后多了一行x_train1 = np.array( x_train1).reshape(len( x_train1), -1)，这行代码并没有出现在你提供的完整代码中。当前报错的直接原因就是运行这行额外代码时，x_train1还没有被成功定义。
常见触发场景1：你在Colab运行代码时没有按顺序执行所有单元格，仅运行了模型定义和训练部分的单元格，跳过了前面load_data函数定义、数据加载处理的单元格，导致x_train1变量没有被赋值。
常见触发场景2：load_data函数缩进错误导致加载失败。你提供的代码里load_data函数内部的代码缩进不统一，digits_data.rename、return等行的缩进和前面的代码块不一致，不符合Python语法要求，会直接导致函数定义或执行报错，无法返回x_train1等变量，后续代码调用时就会报变量未定义。

修复方案

先删除你实际运行代码里model.compile之后额外添加的那行reshape代码：你提供的完整代码已经在load_data函数中把x_train1处理成了符合CNN输入要求的(样本数,28,28,1)格式，不需要额外做reshape，新增的那行属于冗余代码。
统一修正load_data函数内部的代码缩进，所有函数内部的代码都保持4个空格的统一缩进，避免出现语法错误。
按顺序执行所有代码单元格，先运行导入库、文件上传、load_data和preprocessing的代码，确认数据加载阶段没有报错后再运行模型定义和训练的代码。