Slow to go fast 2022-04-28 21:07 采纳率: 100%
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已结题

pycharm中报错PermissionError: [Errno 13] Permission denied:'EfficientFace_Trained_on_AffectNet8.pth'

问题遇到的现象和发生背景

在使用pycharm加载下载好的预训练模型时发生错误,找了好多地方都没找到答案

问题相关代码,请勿粘贴截图

parser.add_argument('--pretrain_path', default='EfficientFace_Trained_on_AffectNet8.pth', type=str
,help='Pretrained model (.pth), efficientface')

运行结果及报错内容

Traceback (most recent call last):
File "D:/graduate/practices/multimodal-emotion-recognition-main/main.py", line 49, in
model, parameters = generate_model(opt)
File "D:\graduate\practices\multimodal-emotion-recognition-main\model.py", line 14, in generate_model
model = multimodalcnn.MultiModalCNN(opt.n_classes, fusion=opt.fusion, seq_length=opt.sample_duration,
File "D:\graduate\practices\multimodal-emotion-recognition-main\models\multimodalcnn.py", line 169, in init
init_feature_extractor(self.visual_model, pretr_ef)
File "D:\graduate\practices\multimodal-emotion-recognition-main\models\multimodalcnn.py", line 105, in init_feature_extractor
checkpoint = torch.load(path, map_location=torch.device('cpu'))
File "D:\software_install\Anaconda3\Anaconda3_install\envs\pytorchGPU\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 699, in load
with _open_file_like(f, 'rb') as opened_file:
File "D:\software_install\Anaconda3\Anaconda3_install\envs\pytorchGPU\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 231, in _open_file_like
return _open_file(name_or_buffer, mode)
File "D:\software_install\Anaconda3\Anaconda3_install\envs\pytorchGPU\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 212, in init
super(_open_file, self).init(open(name, mode))
PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'EfficientFace_Trained_on_AffectNet8.pth'

我的解答思路和尝试过的方法
我想要达到的结果
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2条回答 默认 最新

  • 不会长胖的斜杠 后端领域新星创作者 2022-04-28 21:18
    关注

    EfficientFace_Trained_on_AffectNet8.pth 右键看看属性,有可能文件处于打开状态

    #检查一下文件
    import torch
    pthfile = r’D:\deep reinforcemnt learning\PRUNING FILTERS FOR EFFICIENT CONVNETS\Pruning_filters_for_efficient_convnets-master\trained_models\check_point.pth’
    net = torch.load(pthfile)
    
    
    
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