嘗試使用python打開文件時權限被拒絕

Question

我想測試DCGAN（一種人工神經網絡）的張量流模型 。

首先，我下載了mnist數據集並提取了所有數據集，然后將提取的文件放在data文件夾中。 所以數據目錄是這樣的：

{data}->{mnist}->{t10k-images-idx3-ubyte(folder), t10k-labels-idx1-ubyte(folder), train-images-idx3-ubyte(folder), train-labels-idx1-ubyte(folder)} 

在這些文件夾中，有相關的mnist二進制文件。

因此，在那之后，我想用命令測試模型：

python main.py --dataset mnist --input_height=28 --output_height=28

但是，我收到此錯誤：

{'batch_size'：

64，'beta1'：0.5，'checkpoint_dir'：'checkpoint'，'crop'：False，'dataset'：'mnist'，'epoch'：25，'input_fname_pattern'：'* .jpg'，'input_height'： 28，'input_width'：無，'learning_rate'：0.0002，'output_height'：28，'output_width'：無，'sample_dir'：'samples'，'train'：False，'train_size'：inf，'visualize'： False} 2017-05-19 06：39：26.142508：W c：\\ tf_jenkins \\ home \\ workspace \\ release-win \\ device \\ gp u \\ os \\ windows \\ tensorflow \\ core \\ platform \\ cpu_feature_guard.cc：45] TensorFlow li brary並未編譯為使用SSE指令，但是這些在您的機器上可用，並且可以加速CPU計算。 2017-05-19 06：39：26.142773：W c：\\ tf_jenkins \\ home \\ workspace \\ release-win \\ device \\ gp u \\ os \\ windows \\ tensorflow \\ core \\ platform \\ cpu_feature_guard.cc：45] TensorFlow li brary尚未編譯為使用SSE2指令，但是這些指令在您的計算機上可用，並且可以加快CPU計算的速度。 2017-05-19 06：39：26.142990：W c：\\ tf_jenkins \\ home \\ workspace \\ release-win \\ device \\ gp u \\ os \\ windows \\ tensorflow \\ core \\ platform \\ cpu_feature_guard.cc：45] TensorFlow li brary尚未編譯為使用SSE3指令，但是這些指令在您的計算機上可用，並且可以加快CPU計算速度。 2017-05-19 06：39：26.143212：W c：\\ tf_jenkins \\ home \\ workspace \\ release-win \\ device \\ gp u \\ os \\ windows \\ tensorflow \\ core \\ platform \\ cpu_feature_guard.cc：45] TensorFlow li brary尚未編譯為使用SSE4.1指令，但是這些指令在您的計算機上可用，並且可以加快CPU計算的速度。 2017-05-19 06：39：26.143558：W c：\\ tf_jenkins \\ home \\ workspace \\ release-win \\ device \\ gp u \\ os \\ windows \\ tensorflow \\ core \\ platform \\ cpu_feature_guard.cc：45] TensorFlow li brary尚未編譯為使用SSE4.2指令，但是這些指令在您的計算機上可用，並且可以加快CPU計算的速度。 2017-05-19 06：39：26.143833：W c：\\ tf_jenkins \\ home \\ workspace \\ release-win \\ device \\ gp u \\ os \\ windows \\ tensorflow \\ core \\ platform \\ cpu_feature_guard.cc：45] TensorFlow li brary尚未編譯為使用AVX指令，但是這些指令在您的機器上可用，並且可以加快CPU計算的速度。 2017-05-19 06：39：26.144102：W c：\\ tf_jenkins \\ home \\ workspace \\ release-win \\ device \\ gp u \\ os \\ windows \\ tensorflow \\ core \\ platform \\ cpu_feature_guard.cc：45] TensorFlow li brary尚未編譯為使用AVX2指令，但是這些指令在您的計算機上可用，並且可以加快CPU計算速度。 2017-05-19 06：39：26.144438：W c：\\ tf_jenkins \\ home \\ workspace \\ release-win \\ device \\ gp u \\ os \\ windows \\ tensorflow \\ core \\ platform \\ cpu_feature_guard.cc：45] TensorFlow li brary尚未編譯為使用FMA指令，但是這些在您的機器上可用，並且可以加快CPU計算。 2017-05-19 06：39：26.219026：我c：\\ tf_jenkins \\ home \\ workspace \\ release-win \\ device \\ gp u \\ os \\ windows \\ tensorflow \\ core \\ common_runtime \\ gpu \\ gpu_device.cc：887]找到了設備0具有以下屬性：名稱：GeForce 820M主：2次：1 memoryClockRate（GHz）1.25 pciBusID 0000：03：00.0總內存：2.00GiB可用內存：1.94GiB 2017-05-19 06：39：26.219532：I c：\\ tf_jenkins \\ home \\ workspace \\ release-win \\ device \\ gp u \\ os \\ windows \\ tensorflow \\ core \\ common_runtime \\ gpu \\ gpu_device.cc：908] DMA：0 2017-05-19 06：39：26.219721：I c： \\ tf_jenkins \\ home \\ workspace \\ release-win \\ device \\ gp u \\ os \\ windows \\ tensorflow \\ core \\ common_runtime \\ gpu \\ gpu_device.cc：918] 0：Y 2017-05-19 06：39：26.219874：I c ：\\ tf_jenkins \\ home \\ workspace \\ release-win \\ device \\ gp u \\ os \\ windows \\ tensorflow \\ core \\ common_runtime \\ gpu \\ gpu_device.cc：950]忽略了可見的gpu設備（設備：0，名稱：GeForce 820M，具有Cu da計算能力2.1的pci總線ID：0000：03：00.0）。 最低要求的Cuda功能為3.0。 追溯（最近一次通話最近）：tf.app.run（）中的文件“ main.py”，第97行，文件“ C：\\ Users \\ vafaee \\ Miniconda2 \\ envs \\ tensorflow35 \\ lib \\ site-packages \\ tensorflo w \\ python \\ platform \\ app.py”，第48行，在運行_sys.exit（main（_sys.argv [：1] + flags_passthrough））文件“ main.py”，第61行，在主sample_dir = FLAGS.sample_dir）文件中“ C：\\ Users \\ vafaee \\ Documents \\ DCGAN-tensorflow-master \\ DCGAN-tensorflow-maste r \\ model.py”，第74行，init self.data_X，self.data_y = self.load_mnist（）文件“ C： \\ Users \\ vafaee \\ Documents \\ DCGAN-tensorflow-master \\ DCGAN-tensorflow-maste r \\ model.py“，第467行，位於load_mnist fd = open（os.path.join（data_dir，'train-images-idx3-ubyte '））PermissionError：[Errno 13]權限被拒絕：'./data\\mnist\\train-images-idx3 -ubyte'

我以管理員身份運行命令提示符，但沒有運行。

我還通過右鍵單擊文件夾/文件並轉到“安全性”選項卡並檢查權限來檢查權限。 一切似乎都很好。

到目前為止，我無法通過查找先前的問題來解決它。

我正在使用Windows 8，並且正在通過Coda環境運行代碼。

感謝您提供有關此問題的幫助。

Answer 1

我可以使用以下解決方案解決此問題：

實際上，此代碼是為在Linux中使用而編寫的。 但是，我的平台是Windows。 在“ model.py”腳本和load_mnist（）函數中，用於加載數據的代碼為data_dir = os.path.join("./data", self.dataset_name)

但是，在Windows中，無法通過“ ./”代碼訪問當前目錄。 所以我將這一行更改為以下幾行：

current_dir = os.getcwd()
data1_dir = os.path.join(current_dir, 'data')
data2_dir = os.path.join(data1_dir, 'mnist')
data_dir = os.path.join(data2_dir, 'train-images-idx3-ubyte')

之后，在源代碼中有以下行：

fd = open（os.path.join（data_dir，'train-images-idx3-ubyte'））

試圖打開目錄。 因此我將其更改為以下內容：`fd = open（os.path.join（data_dir，'train-images.idx3-ubyte'），“ r +”）

現在它對我有用。 事實是，保證此代碼可以正常工作，但Windows部分除外，它試圖打開目錄並注意文件本身。 我希望這也可以幫助其他人。 `