Python 语法错误-分析时出现意外的EOF

分析时出现意外的EOF。我想不出来

outputs = []
for i in range (batch_size):

batch_state = np.zeros([1, hidden_layer], dtype=np.float32)
batch_output = np.zeros([1, hidden_layer], dtype=np.float32)

for ii in range (window_size):

    batch_state, batch_output = LSTM_cell(tf.reshape(inputs[i] 
        [ii], (-1, 1)), batch_state, batch_output)

  outputs.append(tf.matmul(batch_output, weights_output + bias_output_layer)          

如果修复缩进（仅缩进在

之后，而不是之前，请始终使用相同的缩进（4个空格）），删除第10/11行中的换行符，并在最后一行添加另一个右括号，则代码运行时不会出现解析或synstax错误：

输出=[]
对于范围内的i（批次大小）：
批处理状态=np.zeros（[1，隐藏层]，数据类型=np.float32）
批处理输出=np.zeros（[1，隐藏层]，数据类型=np.float32）
对于范围内的ii（窗口大小）：
批次状态，批次输出=LSTM单元（tf.重塑（输入[i][ii]，（-1,1）），批次状态，批次输出）
outputs.append（tf.matmul（批处理输出、权重输出+偏差输出层））

当然，它仍然不起作用，因为它使用的变量没有在截取的代码中定义。
如果您修复缩进（仅在
之后缩进：
而不是之前，始终使用相同的缩进（4个空格）），删除第10/11行中的换行符，并在最后一行添加另一个右括号，代码运行时不会出现解析或synstax错误：

输出=[]
对于范围内的i（批次大小）：
批处理状态=np.zeros（[1，隐藏层]，数据类型=np.float32）
批处理输出=np.zeros（[1，隐藏层]，数据类型=np.float32）
对于范围内的ii（窗口大小）：
批次状态，批次输出=LSTM单元（tf.重塑（输入[i][ii]，（-1,1）），批次状态，批次输出）
outputs.append（tf.matmul（批处理输出、权重输出+偏差输出层））

当然，它仍然不起作用，因为它使用的变量没有在截取的代码中定义。
确保意图是正确的。我认为

的第一个

不应该缩进。错误是因为括号不匹配。任何像样的IDE都可以帮助您避免类似的问题。谢谢@Barmar您是对的。确保意图是正确的。我认为

的第一个

不应该缩进。错误是因为括号不匹配。任何像样的IDE都可以帮助您避免类似的问题。谢谢@Barmar您是对的。