UnboundLocalError: local variable ‘logs‘ referenced before assignment

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本文详细解析了在使用TensorFlow进行模型训练时遇到的UnboundLocalError错误，并提供了有效的解决方案，指出训练集数据过小可能是导致该问题的原因之一。
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UnboundLocalError: local variable ‘logs’ referenced before assignment

tensorflow model.fit(feature,label)
UnboundLocalError: local variable ‘logs’ referenced before assignment
训练集数据过小，增加数据即可
详见https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/38064

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Python中全局变量和局部变量的作用域规则是什么？ 2. 如何避免在Python中使用全局变量？ 3. Python闭包中如何修改外部函数的变量？ 4. Python的`nonlocal`关键字有什么作用？ 5. 如何调试Python中的`UnboundLocalError`错误？ [^1]: Python Error - UnboundLocalError: local variable xxx referenced before assignment [^2]: 深度分析python UnboundLocalError: local variable ‘x‘ referenced before assignment [^3]: python UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment [^4]: Python的UnboundLocalError： local variable 'xxx' referenced before assignment [^5]: Python问题：UnboundLocalError： local variable 'xxx' referenced before assignment</think>### 解决 Python 中的 `UnboundLocalError: local variable 'op_points' referenced before assignment` 错误 这个错误发生在 Python 函数中尝试读取一个局部变量时，该变量尚未被赋值。根本原因是 Python 的变量作用域规则（LEGB规则）[^3]。当函数内部存在对变量的赋值操作时，Python 会将其视为局部变量，即使外部存在同名变量[^4][^5]。 #### 错误原因分析 ```python op_points = [] # 全局变量 def process_data(): # 尝试读取 op_points print(len(op_points)) # ❌ 错误发生位置 # 赋值操作使 Python 认为 op_points 是局部变量 op_points = load_data() # 赋值语句 ``` 在以上代码中： 1. 函数内存在 `op_points = ...` 赋值操作 2. 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Python 中全局变量和局部变量的作用域规则有何区别？ 2. 如何在 Python 闭包函数中正确修改外部作用域的变量？ 3. Python 的 `global` 和 `nonlocal` 关键字有哪些使用限制？ 4. 有哪些工具可以静态检测 Python 中的作用域问题？ 5. Python 的变量作用域规则与其他语言（如 JavaScript）有何不同？ [^1]: Python Error - UnboundLocalError: local variable xxx referenced before assignment [^2]: 深度分析python UnboundLocalError: local variable ‘x‘ referenced before assignment [^3]: python UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment [^4]: Python的UnboundLocalError： local variable 'xxx' referenced before assignment [^5]: Python问题：UnboundLocalError： local variable 'xxx' referenced before assignment
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