Python 如何解决此错误?名称错误:名称‘;型号’;没有定义

Python 如何解决此错误?名称错误:名称‘;型号’;没有定义,python,machine-learning,scikit-learn,deep-learning,Python,Machine Learning,Scikit Learn,Deep Learning,当我尝试输入文本以进行预测时,execute会给出“NameError:名称‘model’未定义” 评估神经网络模型 准备文档的文字编码包 如果您在evaluate\u mode()中执行培训过程,则该模型是一个局部变量,不能与predict\u情绪()共享。你应该让评估模式()返回模型并让预测情绪()将其作为第四个参数。在evaluate\u模式下函数中,如果不返回模型,则不会返回模型,因此会出现此类错误。请在predict\u语句中为下一个预测返回模型。能否显示完整的回溯? def eval

当我尝试输入文本以进行预测时,execute会给出“NameError:名称‘model’未定义”

评估神经网络模型 准备文档的文字编码包
如果您在
evaluate\u mode()
中执行培训过程,则该模型是一个局部变量,不能与
predict\u情绪()
共享。你应该让
评估模式()
返回
模型
并让
预测情绪()
将其作为第四个参数。

evaluate\u模式下
函数中,如果不返回模型,则不会返回模型,因此会出现此类错误。请在predict\u语句中为下一个预测返回模型。

能否显示完整的回溯?
def evaluate_mode(Xtrain, ytrain, Xtest, ytest):

    scores = list()
    n_repeats = 2
    n_words = Xtest.shape[1]
    for i in range(n_repeats):
        # define network
        model = Sequential()
        model.add(Dense(50, input_shape=(n_words,), activation='relu'))
        model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
        # compile network
        model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
        # fit network
        model.fit(Xtrain, ytrain, epochs=10, verbose=2)
        # evaluate
        loss, acc = model.evaluate(Xtest, ytest, verbose=0)
        scores.append(acc)

        print('%d accuracy: %s' % ((i+1), acc))
    return scores
def prepare_data(train_docs, test_docs, mode):

    # create the tokenizer
    tokenizer = Tokenizer()
    # fit the tokenizer on the documents
    tokenizer.fit_on_texts(train_docs)
    # encode training data set
    Xtrain = tokenizer.texts_to_matrix(train_docs, mode=mode)
    # encode testing data set
    Xtest = tokenizer.texts_to_matrix(test_docs, mode=mode)
    return Xtrain, Xtest

def predict_sentiment(review, vocab, tokenizer, model):

        # clean
        tokens = clean_doc(review)
        # filter by vocab
        tokens = [w for w in tokens if w in vocab]
        # convert to line
        line = ' '.join(tokens)
        # encode
        encoded = tokenizer.texts_to_matrix([line], mode='freq')
        # prediction
        yhat = model.predict(encoded, verbose=0)
        return round(yhat[0,0])