pythonのエラー local variable 'train_k' referenced before assignment

Question

前提

pythonでESNを作っています。
コード自体は完成していて何回もコードを起動できていたのですが、
つい最近エラーが起きるようになってしまいました。なぜでしょうか。

実現したいこと

エラーが起きないようにしたい

発生している問題・エラーメッセージ

local variable 'train_k' referenced before assignment

該当のソースコード

def Logistic(a,n): #Logisticモデル
    h1 = np.zeros(n)
    h1[0] = 0.1
    for i in range (n-1):
        h1[i+1] = a*h1[i]*(1-h1[i])
    return h1
def PE(step,L): #PEの作成
    data_u_pe = data_u
    for i in range (L):
        data_u_sin = np.sin((i+1)*data_u)
        data_u_cos = np.cos((i+1)*data_u)
        data_u_pe = np.concatenate([data_u_pe,data_u_sin,data_u_cos],1)
    return data_u_pe
def Tune(train_u,train_d,test_u,test_d):
    RMSE_T = np.zeros(11)
    dif_m = 10.0
    for q in range(0,11):
        model = ESN(train_u.shape[1],train_d.shape[1], N_x, density, input_scale = 1.0, rho = q/10)
        model.train(train_u, train_d, Tikhonov(N_x, train_d.shape[1],1e-8))
        train_y = model.predict(test_u)
        dif = np.sqrt(((test_d[50:,0] - train_y[50:,0]) ** 2).mean())
        if q != 0:
            if dif_m > dif:
                train_k = train_y
        dif_m = dif
        RMSE_T[q] = dif 
    return min(RMSE_T),train_k

n = 100000 #総データ数
data_u = Logistic(4.0,n)
data_u = data_u.reshape(-1,1)
RMSE = np.zeros((11,5))
i = 3 #PEのLの数
j = 4#step数
if i==0:
    data_u_pe = data_u
else :
    data_u_pe = PE(j,i)
data_d = np.zeros((n,1))
for k in range(n-j):
    data_d[k] = data_u_pe[k + j, 0]
    data_d.reshape(1,-1)
t1,t2 = 50000,90000
train_u = data_u_pe[100:100 + t1,:]
train_d = data_d[100:100 + t1,:]

test_u = data_u_pe[t2:n-10,:]
test_d = data_d[t2:n-10,:]
N_x , density = 500,0.42
RMSE_T,result = Tune(train_u,train_d,test_u,test_d)
print("step = {} L = {}".format(j,i))
print(RMSE_T)
plt.plot(result[10:60],label="ESN")
plt.plot(test_d[10:60],label="test")
plt.title('step:{} L={}'.format(j,i))
plt.legend()

Answer 1

google翻訳
割り当て前に参照されるローカル変数「train_k」

とおっしゃってますよ
そのif文が成立しない場合、その変数は存在しないですね

Answer 2

        if q != 0:
            if dif_m > dif:
                train_k = train_y
        dif_m = dif
        RMSE_T[q] = dif 
    return min(RMSE_T),train_k

上記のところで、 最後にtrain_kを返そうとしていますが、 train_kに値が入るのは2つの if文両方の条件が成立したときのみなので、そうでない場合は returnのところでエラーになります。