Pythonでファイルを開こうとしたときに許可が拒否されました

Question

modelDCGAN（人工ニューラルネットワークの一種）のテンソルフローをテストしたかったのです。

最初にmnistデータセットをダウンロードしてすべて抽出し、抽出したファイルをdataフォルダに保存しました。だから、データディレクトリは、このようなものです：

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

及びこれらのフォルダ内の、関連mnistバイナリファイルがあります。

はだから後、私はコマンドを使用してモデルをテストしたい：

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

はしかし、私はこのエラーが発生します：

{'batch_size':

64, 'beta1': 0.5, 'checkpoint_dir': 'checkpoint', 'crop': False, 'dataset': 'mnist', 'epoch': 25, 'input_fname_pattern': '*.jpg', 'input_height': 28, 'input_width': None, 'learning_rate': 0.0002, 'output_height': 28, 'output_width': None, '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] The TensorFlow li brary wasn't compiled to use SSE instructions, but these are available on your m achine and could speed up CPU computations. 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] The TensorFlow li brary wasn't compiled to use SSE2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. 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] The TensorFlow li brary wasn't compiled to use SSE3 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. 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] The TensorFlow li brary wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, but these are available on you r machine and could speed up CPU computations. 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] The TensorFlow li brary wasn't compiled to use SSE4.2 instructions, but these are available on you r machine and could speed up CPU computations. 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] The TensorFlow li brary wasn't compiled to use AVX instructions, but these are available on your m achine and could speed up CPU computations. 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] The TensorFlow li brary wasn't compiled to use AVX2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. 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] The TensorFlow li brary wasn't compiled to use FMA instructions, but these are available on your m achine and could speed up CPU computations. 2017-05-19 06:39:26.219026: I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gp u\os\windows\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:887] Found device 0 with properties: name: GeForce 820M major: 2 minor: 1 memoryClockRate (GHz) 1.25 pciBusID 0000:03:00.0 Total memory: 2.00GiB Free memory: 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] Ignoring visi ble gpu device (device: 0, name: GeForce 820M, pci bus id: 0000:03:00.0) with Cu da compute capability 2.1. The minimum required Cuda capability is 3.0. Traceback (most recent call last): File "main.py", line 97, in tf.app.run() File "C:\Users\vafaee\Miniconda2\envs\tensorflow35\lib\site-packages\tensorflo w\python\platform\app.py", line 48, in run _sys.exit(main(_sys.argv[:1] + flags_passthrough)) File "main.py", line 61, in main sample_dir=FLAGS.sample_dir) File "C:\Users\vafaee\Documents\DCGAN-tensorflow-master\DCGAN-tensorflow-maste r\model.py", line 74, in init self.data_X, self.data_y = self.load_mnist() File "C:\Users\vafaee\Documents\DCGAN-tensorflow-master\DCGAN-tensorflow-maste r\model.py", line 467, in load_mnist fd = open(os.path.join(data_dir,'train-images-idx3-ubyte')) PermissionError: [Errno 13] Permission denied: './data\mnist\train-images-idx3 -ubyte'

私は管理者としてコマンドプロンプトを実行していますが、それはdidnの仕事はありません。

また、フォルダ/ファイルを右クリックし、[セキュリティ]タブにアクセスしてアクセス許可を確認することで、アクセス許可をチェックしました。すべてがうまく見えました。

これまでのところ、以前の質問を探して解決できませんでした。

私はWindows 8を使用しています。コードは、コーダ環境で実行しています。

この問題に関するお手伝いをお待ちしております。

Answer 1

私は、以下の溶液を用いてこの問題を解決することができた：実は、このコードはLinuxの中で使用されるように書かれている

。しかし、私のプラットフォームはWindowsでした。 "model.py"スクリプトとload_mnist（）関数では、データをロードするコードはdata_dir = os.path.join("./data", self.dataset_name)

でしたが、Windowsでは "./"コードで現在のディレクトリにアクセスすることはできません。この行があったソースコードで、その後

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') 

：だから私は、次の行に次の行を変更 '、

FD =オープン（os.path.join（DATA_DIRが列車images- idx3-ubyte '））

ディレクトリを開こうとしました。だから私はこれに変更しました： `fd = open（os.path.join（data_dir、 'train-images.idx3-ubyte'）、" r + "）

これは私のために働いています。問題は、このコードは、Windowsの部分を除いて、動作することが保証されているということです。ディレクトリを開くときに、ファイル自体に注意していました。 これは他の人にも役立つことを願っています。 `