获取＆＃34; PermissionDeniedError＆＃34;在Tensorflow

时间：2017-11-06 05:24:35

标签： python tensorflow permissions

很抱歉我缺乏知识，但我试图在Tensorflow上运行示例：

import numpy as np
import tensorflow as tf

feature_columns = [tf.feature_column.numeric_column("x", shape=[1])]

estimator = tf.estimator.LinearRegressor(feature_columns=feature_columns)

x_train = np.array([1., 2., 3., 4.])
y_train = np.array([0., -1., -2., -3.])
x_eval = np.array([2., 5., 8., 1.])
y_eval = np.array([-1.01, -4.1, -7, 0.])
input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
    {"x": x_train}, y_train, batch_size=4, num_epochs=None, shuffle=True)
train_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
    {"x": x_train}, y_train, batch_size=4, num_epochs=1000, shuffle=False)
eval_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
    {"x": x_eval}, y_eval, batch_size=4, num_epochs=1000, shuffle=False)


estimator.train(input_fn=input_fn, steps=1000)

train_metrics = estimator.evaluate(input_fn=train_input_fn)
eval_metrics = estimator.evaluate(input_fn=eval_input_fn)
print("train metrics: %r"% train_metrics)
print("eval metrics: %r"% eval_metrics)

我收到以下错误消息： PermissionDeniedError：无法删除文件：C：\ Users \ Jeff \ AppData \ Local \ Temp \ tmpgpmjek44 \ graph.pbtxt.tmpe31b9f4677cb426fbaef32dadeaf1a4d;许可被拒绝

我发现错误来自＆＃34; estimator.train（input_fn = input_fn，steps = 1000）＆＃34;。我试着查看文件夹和文件。他们已获得完全控制权。这可能是一个愚蠢的问题，但这可能是什么原因和解决方案。非常感谢你！

更新：

我从根运行它并获得以下内容：

  

（C：\ Users \ Jeff \ Anaconda3）C：\ Users \ Jeff＆gt; python test.py   警告：tensorflow：使用临时文件夹作为模型目录：   C：\ Users \ Jeff \ AppData \ Local \ Temp \ tmp0yywjv30 2017-11-10   22：54：59.808636：我   C：\ tf_jenkins \家庭\工作区\ REL-WIN \中号\ WINDOWS-GPU \ PY \ 36 \ tensorflow \核心\平台\ cpu_feature_guard.cc：137]   您的CPU支持此TensorFlow二进制文件不支持的指令   编译使用：AVX AVX2 2017-11-10 22：55：00.096842：我   C：\ tf_jenkins \家庭\工作区\ REL-WIN \中号\ WINDOWS-GPU \ PY \ 36 \ tensorflow \核心\ common_runtime \ GPU \ gpu_device.cc：1030]   找到具有属性的设备0：名称：GeForce GTX 1060 major：6 minor：   1 memoryClockRate（GHz）：1.6705 pciBusID：0000：01：00.0 totalMemory：   6.00GiB freeMemory：4.99GiB 2017-11-10 22：55：00.096927：IC：\ tf_jenkins \ home \ workspace \ rel-win \ M \ windows-gpu \ PY \ 36 \ tensorflow \ core \ common_runtime \ gpu \ gpu_device。 CC：1120]   创建TensorFlow设备（/ device：GPU：0） - ＆gt; （设备：0，名称：   GeForce GTX 1060，pci总线ID：0000：01：00.0，计算能力：6.1）   2017-11-10 22：55：02.512317：E   C：\ tf_jenkins \家庭\工作区\ REL-WIN \中号\ WINDOWS-GPU \ PY \ 36 \ tensorflow \ stream_executor \ CUDA \ cuda_blas.cc：366]   无法创建cublas句柄：CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED 2017-11-10   22：55：02.513461：E   C：\ tf_jenkins \家庭\工作区\ REL-WIN \中号\ WINDOWS-GPU \ PY \ 36 \ tensorflow \ stream_executor \ CUDA \ cuda_blas.cc：366]   无法创建cublas句柄：CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED 2017-11-10   22：55：02.513601：E   C：\ tf_jenkins \家庭\工作区\ REL-WIN \中号\ WINDOWS-GPU \ PY \ 36 \ tensorflow \ stream_executor \ CUDA \ cuda_blas.cc：366]   无法创建cublas句柄：CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED 2017-11-10   22：55：02.514975：E   C：\ tf_jenkins \家庭\工作区\ REL-WIN \中号\ WINDOWS-GPU \ PY \ 36 \ tensorflow \ stream_executor \ CUDA \ cuda_blas.cc：366]   无法创建cublas句柄：CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED 2017-11-10   22：55：02.515067：W   C：\ tf_jenkins \家庭\工作区\ REL-WIN \中号\ WINDOWS-GPU \ PY \ 36 \ tensorflow \ stream_executor \ stream.cc 1901]   试图在没有BLAS的情况下使用StreamExecutor执行BLAS操作   支持Traceback（最近一次调用最后一次）：文件   ＆＃34; C：\用户\杰夫\ Anaconda3 \ lib中\站点包\ tensorflow \蟒\客户\ session.py＆＃34 ;,   第1323行，在_do_call中       return fn（* args）File＆＃34; C：\ Users \ Jeff \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ client \ session.py＆＃34;，   第1302行，在_run_fn中       status，run_metadata）文件＆＃34; C：\ Users \ Jeff \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ errors_impl.py＆＃34;，   第473行，退出       c_api.TF_GetCode（self.status.status））tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError：Blas GEMV   发射失败：m = 1，n = 4            [[Node：linear / linear_model / x / weighted_sum = MatMul [T = DT_FLOAT，transpose_a = false，transpose_b = false，   _device =＆＃34; /作业：本地主机/复制：0 /任务：0 /设备：GPU：0＆＃34;]（线性/ linear_model / X /整形，   线性/ linear_model / X /权重）]]            [[节点：线性/梯度/线性/ linear_model / x / weighted_sum_grad / tuple / control_dependency_1 / _85   = _Revvclient_terminated = false，recv_device =＆＃34; / job：localhost / replica：0 / task：0 / device：CPU：0＆＃34;，   send_device =＆＃34; /作业：本地主机/复制：0 /任务：0 /设备：GPU：0＆＃34 ;,   send_device_incarnation = 1，   tensor_name =＆＃34; edge_184_linear /梯度/线性/ linear_model / X / weighted_sum_grad /元组/ control_dependency_1＆＃34 ;,   tensor_type = DT_FLOAT，   _device =＆＃34; /作业：本地主机/复制：0 /任务：0 /装置：CPU：0＆＃34;]]

在处理上述异常期间，发生了另一个异常：

  

回溯（最近一次呼叫最后一次）：文件＆＃34; test.py＆＃34;，第39行，in          estimator.train（input_fn = input_fn，steps = 1000）File＆＃34; C：\ Users \ Jeff \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ estimator \ estimator.py＆＃34;，   302号线，在火车上       loss = self._train_model（input_fn，hooks，saving_listeners）File＆＃34; C：\ Users \ Jeff \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ estimator \ estimator.py＆＃34;，   第783行，在_train_model中       _，loss = mon_sess.run（[estimator_spec.train_op，estimator_spec.loss]）文件   ＆＃34; C：\用户\杰夫\ Anaconda3 \ lib中\站点包\ tensorflow \蟒\训练\ monitored_session.py＆＃34 ;,   第521行，在运行中       run_metadata = run_metadata）文件＆＃34; C：\ Users \ Jeff \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ training \ monitored_session.py＆＃34;，   第892行，在运行中       run_metadata = run_metadata）文件＆＃34; C：\ Users \ Jeff \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ training \ monitored_session.py＆＃34;，   第967行，在运行中       提升six.reraise（* original_exc_info）文件＆＃34; C：\ Users \ Jeff \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ six.py＆＃34;，第693行，in   再加注       提升值文件＆＃34; C：\ Users \ Jeff \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ training \ monitored_session.py＆＃34;，   第952行，在运行中       return self._sess.run（* args，** kwargs）File＆＃34; C：\ Users \ Jeff \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ training \ monitored_session.py＆＃34;，   第1024行，在运行中       run_metadata = run_metadata）文件＆＃34; C：\ Users \ Jeff \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ training \ monitored_session.py＆＃34;，   第827行，在运行中       return self._sess.run（* args，** kwargs）File＆＃34; C：\ Users \ Jeff \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ client \ session.py＆＃34;，   889行，在运行中       run_metadata_ptr）文件＆＃34; C：\ Users \ Jeff \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ client \ session.py＆＃34;，   1120行，在_run       feed_dict_tensor，options，run_metadata）文件＆＃34; C：\ Users \ Jeff \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ client \ session.py＆＃34;，   第1317行，在_do_run中       options，run_metadata）文件＆＃34; C：\ Users \ Jeff \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ client \ session.py＆＃34;，   第1336行，在_do_call中       raise type（e）（node_def，op，message）tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError：Blas GEMV   发射失败：m = 1，n = 4            [[Node：linear / linear_model / x / weighted_sum = MatMul [T = DT_FLOAT，transpose_a = false，transpose_b = false，   _device =＆＃34; /作业：本地主机/复制：0 /任务：0 /设备：GPU：0＆＃34;]（线性/ linear_model / X /整形，   线性/ linear_model / X /权重）]]            [[节点：线性/梯度/线性/ linear_model / x / weighted_sum_grad / tuple / control_dependency_1 / _85   = _Revvclient_terminated = false，recv_device =＆＃34; / job：localhost / replica：0 / task：0 / device：CPU：0＆＃34;，   send_device =＆＃34; /作业：本地主机/复制：0 /任务：0 /设备：GPU：0＆＃34 ;,   send_device_incarnation = 1，   tensor_name =＆＃34; edge_184_linear /梯度/线性/ linear_model / X / weighted_sum_grad /元组/ control_dependency_1＆＃34 ;,   tensor_type = DT_FLOAT，   _device =＆＃34; /作业：本地主机/复制：0 /任务：0 /装置：CPU：0＆＃34;]]

     

由op＆＃39; linear / linear_model / x / weighted_sum＆＃39;引起，定义于：File   ＆＃34; test.py＆＃34;，第39行，in       estimator.train（input_fn = input_fn，steps = 1000）File＆＃34; C：\ Users \ Jeff \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ estimator \ estimator.py＆＃34;，   302号线，在火车上       loss = self._train_model（input_fn，hooks，saving_listeners）File＆＃34; C：\ Users \ Jeff \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ estimator \ estimator.py＆＃34;，   第711行，在_train_model中       功能，标签，model_fn_lib.ModeKeys.TRAIN，self.config）文件＆＃34; C：\ Users \ Jeff \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ estimator \ estimator.py＆＃34;，   第694行，在_call_model_fn中       model_fn_results = self._model_fn（features = features，** kwargs）文件   ＆＃34; C：\用户\杰夫\ Anaconda3 \ lib中\站点包\ tensorflow \蟒\估计\罐头\ linear.py＆＃34 ;,   第348行，在_model_fn中       config = config）文件＆＃34; C：\ Users \ Jeff \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ estimator \ canned \ linear.py＆＃34;，   第118行，在_linear_model_fn中       logits = logit_fn（features = features）文件＆＃34; C：\ Users \ Jeff \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ estimator \ canned \ linear.py＆＃34;，   第70行，在linear_logit_fn中       features = features，feature_columns = feature_columns，units = units）文件   ＆＃34; C：\用户\杰夫\ Anaconda3 \ lib中\站点包\ tensorflow \蟒\ feature_column \ feature_column.py＆＃34 ;,   第321行，在linear_model中       列，构建器，单位，weight_collections，trainable））文件＆＃34; C：\ Users \ Jeff \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ feature_column \ feature_column.py＆＃34;，   第1376行，在_create_dense_column_weighted_sum中       return math_ops.matmul（tensor，weight，name =＆＃39; weighted_sum＆＃39;）文件＆＃34; C：\ Users \ Jeff \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ ops \ math_ops.py＆＃ 34 ;,   1891年，在matmul       a，b，transpose_a = transpose_a，transpose_b = transpose_b，name = name）文件   ＆＃34; C：\用户\杰夫\ Anaconda3 \ lib中\站点包\ tensorflow \蟒\ OPS \ gen_math_ops.py＆＃34 ;,   第2436行，在_mat_mul中       name = name）文件＆＃34; C：\ Users \ Jeff \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ op_def_library.py＆＃34;，   第787行，在_apply_op_helper中       op_def = op_def）文件＆＃34; C：\ Users \ Jeff \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ ops.py＆＃34;，   第2956行，在create_op中       op_def = op_def）文件＆＃34; C：\ Users \ Jeff \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ ops.py＆＃34;，   第1470行，在 init 中       self._traceback = self._graph._extract_stack（）#pylint：disable = protected-access

     

InternalError（参见上面的回溯）：Blas GEMV启动失败：   m = 1，n = 4            [[Node：linear / linear_model / x / weighted_sum = MatMul [T = DT_FLOAT，transpose_a = false，transpose_b = false，   _device =＆＃34; /作业：本地主机/复制：0 /任务：0 /设备：GPU：0＆＃34;]（线性/ linear_model / X /整形，   线性/ linear_model / X /权重）]]            [[节点：线性/梯度/线性/ linear_model / x / weighted_sum_grad / tuple / control_dependency_1 / _85   = _Revvclient_terminated = false，recv_device =＆＃34; / job：localhost / replica：0 / task：0 / device：CPU：0＆＃34;，   send_device =＆＃34; /作业：本地主机/复制：0 /任务：0 /设备：GPU：0＆＃34 ;,   send_device_incarnation = 1，   tensor_name =＆＃34; edge_184_linear /梯度/线性/ linear_model / X / weighted_sum_grad /元组/ control_dependency_1＆＃34 ;,   tensor_type = DT_FLOAT，   _device =＆＃34; /作业：本地主机/复制：0 /任务：0 /装置：CPU：0＆＃34;]]

1 个答案:

答案 0 :(得分：-1)

其PermissionDeniedError： 您应该从根目录运行此脚本，我现在可以看到。 试试并更新。

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