Question

我正在写关于关于此处提供的答案的后续问题： Keras model.fit UnboundLocalError

@ivan_pozdeev提供的答案如下：在engine / training.py中，

@IBDesignable
class Label: UILabel {

    override func awakeFromNib() {
        super.awakeFromNib()
        config()
    }

    override func prepareForInterfaceBuilder() {
        super.prepareForInterfaceBuilder()
        config()
    }

    func config() {
        // Setup how you please, e.g. color = UIColor.black
    }

}

应该是

elif data.__class__.__name__ == 'DataFrame':
    # test if data is a DataFrame, without pandas installed
    data = data.values

为了回应ivan_pozdeev的回答，我在training.py中做了建议的更改：我在代码的建议行中将'data'更改为'arrays'。但是，我仍然收到一条错误：

elif data.__class__.__name__ == 'DataFrame':
    # test if data is a DataFrame, without pandas installed
    arrays = data.values

复制并粘贴到下方，请查看我的数据的详细信息：

X_train形状：（83,600,800,3）;
Y_train形状：（83,2）;
X_test形状：（17,600,800,3）;
Y_test形状：（17,2）;

X_train和X_test是'numpy.ndarray。'

Y_train和Y_test是'pandas.core.frame.DataFrame。'

作为我的数据的简要描述，X_train和X_test是从png文件创建的：

 File "/home/user/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/keras/engine/training.py", line 1555, in fit
class_weight=class_weight,
  File "/home/user/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/keras/engine/training.py", line 1413, in _standardize_user_data
output_shapes,
  File "/home/user/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/keras/engine/training.py", line 126, in _standardize_input_data
# Make arrays at least 2D.
UnboundLocalError: local variable 'arrays' referenced before assignment

其中Xdataset随机分为X_train和X_test。

Ydataset是从csv文件中提取为pandas dataframe：

from PIL import Image
images = glob('*.png')

a = []
for k in range(0, 100):      
    image = images[k]
    arr = np.array(Image.open(image).convert('RGB'))
    a.append(arr)
new_a = np.stack(a, axis=0)
Xdataset = new_a

Ydataset随机分为Y_train和Y_test。 Ydataset有两列数字（float64）值，表示两个不同的参数值。

输入数据X_train和X_test被送入CNN。输出Y_train和Y_test由两列数值组成，即2个参数的回归预测值。

我是keras的新手。 我的问题是 - 除了@ ivan_pozdeev的回答，我还能做些什么来解决我得到的错误？我的建议将不胜感激。

Keras model.fit UnboundLocalError - FollowUp

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