pytorch 中報錯：PermissionError: [WinError 5] 拒絕訪問。: '…/data’

在學習李沐大神動手學習深度學習卷積神經網絡章節中，調用d2l包中load_data_fashion_mnist報錯，這可能是***權限***的問題。

batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size,batch_size)

我的解決方法是 重新定義一下 load_data_fashion_mnist ，再調用就可以了。
需要改一下 mnish 路徑。前面得加上相應的包名

新手建議還是不要去改變d2l包中的路徑，一旦搞錯就得崩潰。

如果還沒有解決，復制下方代碼模塊即可。

import torchvision from torch.utils import data from torchvision import transforms from d2l import torch as d2l d2l.use_svg_display()def get_dataloader_workers():"""Use 4 processes to read the data.Defined in :numref:`sec_utils`"""return 4def load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=None): #@save """下載Fashion-MNIST數據集，然后將其加載到內存中""" trans = [transforms.ToTensor()]if resize:trans.insert(0, transforms.Resize(resize))trans = transforms.Compose(trans)mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="D:/Anaconda3/data", train=True, transform=trans, download=True)mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="D:/Anaconda3/data", train=False, transform=trans, download=True)return (data.DataLoader(mnist_train, batch_size, shuffle=True,num_workers=get_dataloader_workers()),data.DataLoader(mnist_test, batch_size, shuffle=False,num_workers=get_dataloader_workers()))# train_iter, test_iter = load_data_fashion_mnist(32, resize=64) # for X, y in train_iter:# print(X.shape, X.dtype, y.shape, y.dtype)# break

如果還沒有解決，可以在下方留言。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习 load_data_fashion_mnist的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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