question Tflearn sur model.load

Question

# restore all of our data structures 
import pickle 
import tflearn 
import tensorflow as tf 
import random 
... 
# load our saved model 
model.load('./model.tflearn') 

def clean_up_sentence(sentence): 
    # tokenize the pattern 
    sentence_words = nltk.word_tokenize(sentence) 
    # stem each word 

mon erreur

$ python wrapper.py 

Scipy not supported! 
Traceback (most recent call last): 
    File "wrapper.py", line 18, in <module> 
    model.load('./model.tflearn') 
NameError: name 'model' is not defined 

d'aide?

et mon code d'écriture de modèle ressemble

model.fit(train_x, train_y, n_epoch=1000, batch_size=8, show_metric=True) 
model.save('model.tflearn') 

Je développe un chatbot en utilisant tflearn, je me suis entraîné le modèle et sauvé le modèle, mais quand je le charge à nouveau, puis il renvoie une erreur , les deux fichiers python dans le même répertoire et modèles sont en même dir trop ..

Answer 1

net = tflearn.input_data(shape=[None, len(train_x[0])]) 
net = tflearn.fully_connected(net, 8) 
net = tflearn.fully_connected(net, 8) 
net = tflearn.fully_connected(net, len(train_y[0]), activation='softmax') 
net = tflearn.regression(net) 
model = tflearn.DNN(net, tensorboard_dir='tflearn_logs') 
# load our saved model 
model.load('./model.tflearn') 

J'ai oublié de mentionner le modèle variable et cela a rendu la Erro r sortir.