在 Tensorflow 上运行示例程序时出现“PermissionDeniedError”

Question

对不起，我缺乏知识，但我正在尝试在 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：删除文件失败：C:\Users\Jeff\AppData\Local\Temp\tmpgpmjek44\graph.pbtxt.tmpe31b9f4677cb426fbaef32dadeaf1a4d;权限被拒绝

我发现错误来自“estimator.train(input_fn=input_fn, steps=1000)”这一行。我试图查看文件夹和文件。他们已经被授予完全控制权。这可能是一个愚蠢的问题，但这里的原因和解决方案可能是什么。提前非常感谢您！

更新：

我从根目录运行它并得到以下结果：

(C:\Users\Jeff\Anaconda3) C:\Users\Jeff>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\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\core\platform\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: I C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1030] 找到具有属性的设备 0：名称：GeForce GTX 1060 主要：6 次要： 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。抄送：1120] 创建 TensorFlow 设备 (/device:GPU:0) -> (device: 0, name: 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\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_blas.cc:366] 未能创建 cublas 句柄：CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED 2017-11-10 22:55:02.513461: E C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_blas.cc:366] 未能创建 cublas 句柄：CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED 2017-11-10 22:55:02.513601: E C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_blas.cc:366] 未能创建 cublas 句柄：CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED 2017-11-10 22:55:02.514975: E C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_blas.cc:366] 未能创建 cublas 句柄：CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED 2017-11-10 22：55：02.515067：W C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\stream_executor\stream.cc:1901] 尝试使用没有 BLAS 的 StreamExecutor 执行 BLAS 操作 支持 Traceback（最近一次调用最后一次）：文件 "C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", 第 1323 行，在 _do_call 返回 fn(*args) 文件 "C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", 第 1302 行，在 _run_fn 状态，run_metadata）文件“C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\errors_impl.py”， 第 473 行，在 退出 c_api.TF_GetCode(self.status.status)) tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Blas GEMV 启动失败：m=1，n=4 [[节点：linear/linear_model/x/weighted_sum = MatMul[T=DT_FLOAT, transpose_a=false, transpose_b=false, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"](linear/linear_model/x/Reshape, 线性/线性模型/x/权重）]] [[节点：linear/gradients/linear/linear_model/x/weighted_sum_grad/tuple/control_dependency_1/_85 = _Recvclient_terminated=false, recv_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0", send_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0", send_device_incarnation=1, tensor_name="edge_184_linear/gradients/linear/linear_model/x/weighted_sum_grad/tuple/control_dependency_1", tensor_type=DT_FLOAT, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"]]

在处理上述异常的过程中，又发生了一个异常：

Traceback（最近一次调用最后一次）：文件“test.py”，第 39 行，在 estimator.train(input_fn=input_fn, steps=1000) 文件“C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\estimator\estimator.py”， 302号线，在火车上 loss = self._train_model(input_fn, hooks, Saving_listeners) 文件“C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\estimator\estimator.py”， 第 783 行，在 _train_model _, loss = mon_sess.run([estimator_spec.train_op, estimator_spec.loss]) 文件 "C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\training\monitored_session.py", 第 521 行，运行中 run_metadata=run_metadata) 文件 "C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\training\monitored_session.py", 第 892 行，运行中 run_metadata=run_metadata) 文件 "C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\training\monitored_session.py", 第 967 行，运行中 raise Six.reraise(*original_exc_info) 文件“C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site-packages\six.py”，第 693 行，在 再加注 提高价值文件“C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\training\monitored_session.py”， 第 952 行，运行中 返回 self._sess.run(*args, **kwargs) 文件“C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\training\monitored_session.py”， 第 1024 行，运行中 run_metadata=run_metadata) 文件 "C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\training\monitored_session.py", 第 827 行，运行中 return self._sess.run(*args, **kwargs) 文件 "C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", 第 889 行，运行中 run_metadata_ptr) 文件 "C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", 第 1120 行，在 _run feed_dict_tensor, options, run_metadata) 文件 "C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", 第 1317 行，在 _do_run 选项，run_metadata）文件“C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py”， 第 1336 行，在 _do_call raise type(e)(node_def, op, message) tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Blas GEMV 启动失败：m=1，n=4 [[节点：linear/linear_model/x/weighted_sum = MatMul[T=DT_FLOAT, transpose_a=false, transpose_b=false, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"](linear/linear_model/x/Reshape, 线性/线性模型/x/权重）]] [[节点：linear/gradients/linear/linear_model/x/weighted_sum_grad/tuple/control_dependency_1/_85 = _Recvclient_terminated=false, recv_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0", send_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0", send_device_incarnation=1, tensor_name="edge_184_linear/gradients/linear/linear_model/x/weighted_sum_grad/tuple/control_dependency_1", tensor_type=DT_FLOAT, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"]]

由 op 'linear/linear_model/x/weighted_sum' 引起，定义在：文件 “test.py”，第 39 行，在 estimator.train(input_fn=input_fn, steps=1000) 文件“C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\estimator\estimator.py”， 302号线，在火车上 loss = self._train_model(input_fn, hooks, Saving_listeners) 文件“C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\estimator\estimator.py”， 第 711 行，在 _train_model 特征、标签、model_fn_lib.ModeKeys.TRAIN、self.config）文件“C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\estimator\estimator.py”， 第 694 行，在 _call_model_fn model_fn_results = self._model_fn(features=features, **kwargs) 文件 "C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\estimator\canned\linear.py", 第 348 行，在 _model_fn config=config) 文件 "C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\estimator\canned\linear.py", 第 118 行，在 _linear_model_fn logits = logit_fn(features=features) 文件 "C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\estimator\canned\linear.py", 第 70 行，在 linear_logit_fn 中 特征=特征，特征列=特征列，单位=单位）文件 "C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\feature_column\feature_column.py", 第 321 行，在线性模型中 列、构建器、单位、weight_collections、可训练））文件“C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\feature_column\feature_column.py”， 第 1376 行，在 _create_dense_column_weighted_sum return math_ops.matmul(tensor, weight, name='weighted_sum') File "C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\math_ops.py", 第 1891 行，在 matmul 中 a, b, transpose_a=transpose_a, transpose_b=transpose_b, name=name) 文件 "C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\gen_math_ops.py", 第 2436 行，在 _mat_mul 名称=名称）文件“C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\op_def_library.py”， 第 787 行，在 _apply_op_helper op_def=op_def) 文件 "C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py", 第 2956 行，在 create_op 中 op_def=op_def) 文件 "C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py", 第 1470 行，在 init 中 self._traceback = self._graph._extract_stack() # pylint: disable=protected-access

InternalError（参见上文的追溯）：Blas GEMV 启动失败： m=1, n=4 [[节点：linear/linear_model/x/weighted_sum = MatMul[T=DT_FLOAT, transpose_a=false, transpose_b=false, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"](linear/linear_model/x/Reshape, 线性/线性模型/x/权重）]] [[节点：线性/梯度/线性/线性模型/x/weighted_sum_grad/tuple/control_dependency_1/_85 = _Recvclient_terminated=false, recv_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0", send_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0", send_device_incarnation=1, tensor_name="edge_184_linear/gradients/linear/linear_model/x/weighted_sum_grad/tuple/control_dependency_1", tensor_type=DT_FLOAT, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"]]

Answer 1

它的 PermissionDeniedError: 正如我现在所看到的，您应该从根目录运行此脚本。 尝试并更新。