[WinError 5] 拒绝访问。: 'C:\\Users\\Administrator\\.conda\\envs\\YOLOV5_OBB\\Lib\\site-packages\\~orch\\lib\\asmjit.dll'

这个错误通常是由于权限问题引起的。你可以尝试以下几种解决办法：

1. 以管理员身份运行你的代码或命令提示符。
2. 确保你有足够的权限来访问 'C:\\Users\\Administrator\\.conda\\envs\\YOLOV5_OBB\\Lib\\site-packages\\~orch\\lib\\asmjit.dll' 文件。你可以尝试修改文件或文件夹的权限。
3. 如果你使用的是虚拟环境，请确保你在正确的环境中运行代码。有时可能会出现环境路径混淆的情况。
4. 检查文件 'C:\\Users\\Administrator\\.conda\\envs\\YOLOV5_OBB\\Lib\\site-packages\\~orch\\lib\\asmjit.dll' 是否存在。如果不存在，你可以尝试重新安装相关软件包或库。

希望这些解决方法能帮到你！如果问题仍然存在，请提供更多的详细信息，我将尽力帮助你解决。

相关问题

OSError: [WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作。 Error loading "C:\Users\Richards\.conda\envs\torch_EEG_detection\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll" or one of its dependencies.

这个错误通常是由于计算机的虚拟内存不足，导致页面文件（即交换文件）无法完成操作。解决此问题的方法是增加虚拟内存的大小。您可以按照以下步骤增加虚拟内存的大小：

1.打开“控制面板”，并选择“系统和安全”。

2.选择“系统”，然后选择“高级系统设置”。

3.在“高级”选项卡下，选择“性能”部分中的“设置”。

4.在“性能选项”对话框中，选择“高级”选项卡，并在“虚拟内存”部分中选择“更改”。

5.取消选中“自动管理分页文件大小”，然后选择“自定义大小”。

6.输入适当的初始大小和最大大小（以MB为单位），然后单击“设置”。

7.单击“确定”关闭所有对话框，并重新启动计算机。

这样您的虚拟内存就会增加，并且您应该能够成功加载您的DLL文件了。如果问题仍然存在，请尝试重新安装相关软件或联系开发人员以获取更多帮助。

C:\Users\80977\.conda\envs\pytorchenv\python.exe D:\work\DL-codes\deep-learning-for-image-processing-master\deep-learning-for-image-processing-master\pytorch_object_detection\faster_rcnn\train_mobilenetv2.py Using cuda device training. Using [0, 0.5, 0.6299605249474366, 0.7937005259840997, 1.0, 1.2599210498948732, 1.5874010519681994, 2.0, inf] as bins for aspect ratio quantization Count of instances per bin: [ 5 25 929 117 260 4198 135 48] Using 8 dataloader workers Traceback (most recent call last): File "<string>", line 1, in <module> File "C:\Users\80977\.conda\envs\pytorchenv\lib\multiprocessing\spawn.py", line 116, in spawn_main exitcode = _main(fd, parent_sentinel) File "C:\Users\80977\.conda\envs\pytorchenv\lib\multiprocessing\spawn.py", line 125, in _main prepare(preparation_data) File "C:\Users\80977\.conda\envs\pytorchenv\lib\multiprocessing\spawn.py", line 236, in prepare _fixup_main_from_path(data['init_main_from_path']) File "C:\Users\80977\.conda\envs\pytorchenv\lib\multiprocessing\spawn.py", line 287, in _fixup_main_from_path main_content = runpy.run_path(main_path, File "C:\Users\80977\.conda\envs\pytorchenv\lib\runpy.py", line 288, in run_path return _run_module_code(code, init_globals, run_name, File "C:\Users\80977\.conda\envs\pytorchenv\lib\runpy.py", line 97, in _run_module_code _run_code(code, mod_globals, init_globals, File "C:\Users\80977\.conda\envs\pytorchenv\lib\runpy.py", line 87, in _run_code exec(code, run_globals) File "D:\work\DL-codes\deep-learning-for-image-processing-master\deep-learning-for-image-processing-master\pytorch_object_detection\faster_rcnn\train_mobilenetv2.py", line 4, in <module> import torch File "C:\Users\80977\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\torch\__init__.py", line 123, in <module> raise err OSError: [WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作。 Error loading "C:\Users\80977\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll" or one of its dependencies.

这个错误提示是在运行 PyTorch 目标检测的 Faster R-CNN 模型时出现的。根据错误提示，似乎是在加载 `caffe2_detectron_ops_gpu.dll` 或其某个依赖项时出现了问题。

可能的原因和解决方法如下：

1. 内存不足：错误提示中提到“页面文件太小”，这可能是因为内存不足导致的。可以尝试关闭一些占用内存较多的程序或者增加内存。

2. 文件损坏：`caffe2_detectron_ops_gpu.dll` 文件或其某个依赖项可能被损坏了，需要重新安装 PyTorch。

3. 缺失依赖项：该文件可能依赖于其他一些文件，而这些文件可能缺失或损坏了。可以尝试重新安装 PyTorch 或者查找缺失的文件并手动安装。

4. 不兼容的操作系统：该文件可能不兼容当前操作系统。可以尝试更新操作系统或者查找适用于当前操作系统的版本。

希望以上方法能够帮助您解决问题。