


Représentation non déclarée : comment résoudre l'erreur de variable non déclarée de Python ?
Python est un langage interprété et la déclaration de variable n'est pas nécessaire dans le processus d'écriture de code. Cependant, lorsqu'une référence de variable non déclarée est rencontrée lors de l'exécution du programme, une erreur de variable non déclarée, connue sous le nom de « NameError », est générée.
Ce type d'erreur se produit généralement dans les situations suivantes :
- Le nom de la variable est mal orthographié
Si un nom de variable inexistant est référencé, Python générera une NameError. Par conséquent, vérifiez que vous épelez correctement lorsque vous utilisez des variables. - La variable n'a pas de valeur
La variable n'est pas déclarée et la variable n'a pas de valeur sont deux concepts différents. Une variable peut avoir été déclarée mais sans valeur assignée avant utilisation, auquel cas une NameError sera également levée. - Erreur de portée variable
En Python, la portée des variables est divisée en portée globale et portée locale. Si vous utilisez une variable non déclarée dans une fonction, Python crée une nouvelle variable locale dans la fonction au lieu d'utiliser la variable globale. À ce stade, si cette variable est utilisée en dehors de la fonction, une NameError sera levée.
Il existe généralement plusieurs façons de résoudre ces erreurs :
- Vérifiez l'orthographe des variables
Vérifiez si le nom de la variable est correctement orthographié, en particulier lorsque vous utilisez des noms de variables longs. - Assurez-vous qu'une valeur est attribuée aux variables
Avant d'utiliser une variable, assurez-vous qu'une valeur lui est correctement attribuée. Si la variable est utilisée dans une fonction, vous pouvez éviter cette situation en utilisant des paramètres de fonction ou en déclarant une variable locale dans la fonction. - Confirmez la portée de la variable
Si vous utilisez une variable globale dans une fonction, utilisez le mot-clé "global" pour déclarer la variable. Si vous utilisez une variable locale, vous devez déclarer la variable dans la fonction. - Initialisez la variable
Initialisez la variable au début du programme, ou avant que la variable soit utilisée pour la première fois, pour vous assurer qu'elle a une valeur par défaut.
En conclusion, l'erreur variable non déclarée est l'une des erreurs courantes en Python, mais elle peut être facilement résolue en vérifiant soigneusement le code et en utilisant la portée de variable correcte.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Une formation efficace des modèles Pytorch sur les systèmes CentOS nécessite des étapes, et cet article fournira des guides détaillés. 1. Préparation de l'environnement: Installation de Python et de dépendance: le système CentOS préinstalle généralement Python, mais la version peut être plus ancienne. Il est recommandé d'utiliser YUM ou DNF pour installer Python 3 et Mettez PIP: sudoyuMupDatePython3 (ou sudodnfupdatepython3), pip3install-upradepip. CUDA et CUDNN (accélération GPU): Si vous utilisez Nvidiagpu, vous devez installer Cudatool

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Lors de la sélection d'une version Pytorch sous CentOS, les facteurs clés suivants doivent être pris en compte: 1. CUDA Version Compatibilité GPU Prise en charge: si vous avez NVIDIA GPU et que vous souhaitez utiliser l'accélération GPU, vous devez choisir Pytorch qui prend en charge la version CUDA correspondante. Vous pouvez afficher la version CUDA prise en charge en exécutant la commande nvidia-SMI. Version CPU: Si vous n'avez pas de GPU ou que vous ne souhaitez pas utiliser de GPU, vous pouvez choisir une version CPU de Pytorch. 2. Version Python Pytorch

Traitez efficacement les données Pytorch sur le système CentOS, les étapes suivantes sont requises: Installation de dépendance: Mettez d'abord à jour le système et installez Python3 et PIP: sudoyuMupdate-anduhuminstallpython3-ysudoyuminstallpython3-pip-y, téléchargez et installez Cudatoolkit et Cudnn à partir du site officiel de Nvidia selon votre version de Centos et GPU. Configuration de l'environnement virtuel (recommandé): utilisez conda pour créer et activer un nouvel environnement virtuel, par exemple: condacreate-n

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.
