在Tensorflow上运行示例程序时获得“许可拒绝错误”

Question

很抱歉我缺乏知识，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)

我得到了以下错误消息：PermissionDeniedError：删除文件失败： C：\用户\Jeff\AppData\本地\Temp\tmpgpmjek44\graph.pbtxt.tmpe31b9f4677cb426fbaef32dadeaf1a4d；权限被拒绝

我发现错误来自行estimator.train（input_fn=input_fn，步骤=1000）。我试着看了看文件夹和文件。他们已经被授予完全的控制权。这也许是一个愚蠢的问题，但这里的原因和解决方案可能是什么。非常感谢你提前！

更新：

我从根运行它，得到了以下结果：

（C:\Users\Jeff\Anaconda3）C:\Users\Jeff

在处理上述异常期间，发生了另一个异常：

回溯（最近一次调用last）：estimator中第39行的文件“test.py”。列车（input\U fn=input\U fn，steps=1000）文件“C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site packages\tensorflow\python\estimator\estimator.py”，第302行，列车损失=self_列车模型（输入、挂钩、保存侦听器）文件“C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site packages\tensorflow\python\estimator\estimator.py”，第783行，列车模型中，loss=mon sess。运行（[estimator\u spec.train\u op，estimator\u spec.loss]）文件“C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site packages\tensorflow\python\training\monitored\u session.py”，第521行，运行元数据=运行元数据）文件“C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site packages\tensorflow\python\training\monitored\u session.py”，第892行，运行元数据=运行元数据）文件“C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site packages\tensorflow\python\training\monitored\u会话。py”，第967行，运行raise SIXE。重新raise（*原始exc_信息）文件“C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site packages\six”。py”，第693行，在重新提升价值文件“C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site packages\tensorflow\python\training\monitored\u session”中。py”，第952行，运行中返回self.\u sess.run（*args，**kwargs）文件“C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site packages\tensorflow\python\training\monitored\u session”。py”，第1024行，在运行元数据=运行元数据）文件“C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site packages\tensorflow\python\training\monitored\u session”中。py”，第827行，运行中返回self.\u sess.run（*args，**kwargs）文件“C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site packages\tensorflow\python\client\session”。py”，第889行，在运行元数据（ptr）文件“C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site packages\tensorflow\python\client\session”中。py”，第1120行，在运行提要张量、选项、运行元数据）文件“C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site packages\tensorflow\python\client\session”中。py”，第1317行，在_do_run options，run_metadata）文件“C:\Users\Jeff\Anaconda3\lib\site packages\tensorflow\python\client\session”。py“，第1336行，在调用raise type（e）（node_def，op，message）tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: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=“/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0”]（线性/线性模型/x/重塑，线性/线性模型/x/权重）][[节点：线性/梯度/线性/线性模型/x/加权求和/梯度/元组/控制/依赖性\u 1/\u 85=\u接收客户端\u终止=false，接收设备=“/job:localhost/replica:0/任务：0/设备：CPU:0”，发送设备=“/job:localhost/replica:0/任务：0/设备：GPU:0”，send_device_personation=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/任务：0/设备：CPU:0”]

由op'线性/linear_model/x/weighted_sum'引起，定义于：文件"test.py"，第39行，estimator.train（input_fn=input_fn，步骤=1000）文件"C：\用户\Jeff\Anaconda3\lib\site-包\tensorflow\python\估计器\estimator.py"，_train_model（input_fn，钩子，saving_listeners）文件"C：\用户\Jeff\Anaconda3\lib\site-包\tenstorflow\python\估计器\estimator.py"，第711行，_train_model功能，标签，model_fn_lib。ModeKeys.火车，self.config）文件"C：\用户\Jeff\Anaconda3\lib\site-包\tenstorflow\python\估计器\estimator.py"，第694行，_call_model_fnmodel_fn_results=自我。_model_fn（功能=功能，**kwargs）文件"C：\用户\Jeff\Anaconda3\lib\site-包\tenstorflow\python\估计器\罐装的\linear.py"，第348行，_model_fnconfig=config）文件"C：\用户\Jeff\Anaconda3\lib\site-包\tenstorflow\python\估计器\罐装的\linear.py"，第118行，_linear_model_fnlogits=logit_fn（特性=特性）文件"C：\用户\Jeff\Anaconda3\lib\site-包\tensorflow\python\估计器\罐装的\linear.py"，第70行，linear_logit_fn功能=功能，feature_columns=feature_columns，单位=单位）文件"C：\用户\Jeff\Anaconda3\lib\site-包\tensorflow\python\feature_column\feature_column.py"，第321行，linear_model列，构建器，单位，weight_collections，可训练））文件"C：\用户\Jeff\Anaconda3\lib\site-包\tensorflow\python\feature_column\feature_column.py"，第1376行，_create_dense_column_weighted_sum返回math_ops.matmul（张量，权重，名称='weighted_sum'）文件"C：\用户\Jeff\Anaconda3\lib\site-包\tensorflow\python\ops\math_ops.py"，第1891行，在matmul a，b，transpose_a=transpose_a，transpose_b=transpose_b，name=name）File"C：\用户\Jeff\Anaconda3\lib\site-包\tenorflow\python\ops\gen_math_ops.py"，第2436行，_mat_mulname=name）File"C：\用户\Jeff\Anaconda3\lib\site-包\tensorflow\python\框架\op_def_library.py"，第787行，_apply_op_helperop_def=op_def）文件"C：\用户\Jeff\Anaconda3\lib\site-包\tensorflow\python\框架\ops.py"，第2956行，create_opop_def=op_def）文件"C：\用户\Jeff\Anaconda3\lib\site-包\tenstorflow\python\框架\ops.py"，第1470行，在init自己。_traceback=自己。_graph_extract_stack（）#pylint：禁用=受保护的访问

内部错误（回溯见上文）：Blas GEMV启动失败：m=1，n=4[[节点：线性/线性模型/x/加权总和=MatMul[T=DT\u FLOAT，转置a=false，转置b=false，_device=“/job:localhost/replica:0/任务：0/设备：GPU:0”]（线性/线性模型/x/重塑，线性/线性模型/x/权重）]][[Node:linear/gradients/linear/linear\u model/x/weighted\u sum\u grad/tuple/control\u dependency\u 1/\u 85=\u Recvclient\u terminated=false，recv\u device=“/job:localhost/replica:0/task:0/task:0/device:GPU:0”，send\u device\u化身=1，tensor\u name=“edge_184_linear/gradients/linear/linear_model/x/加权_sum_grad/tuple/control_dependency_1”，tensor_type=DT_FLOAT，_device=“/job:localhost/replica:0/任务：0/设备：CPU:0”]

Answer 1

它的PermissionDeniedError：正如我现在看到的，您应该从根目录运行这个脚本。尝试并更新。