Traceback (most recent call last): File "C:\Users\ljy\Documents\Tencent Files\873475031\FileRecv\第四次作业-CNN分类\第四次作业-CNN分类\20230526 基于ResNet-34的船舶数据分类代码\code\train.py", line 227, in <module> main(args) File "C:\Users\ljy\Documents\Tencent Files\873475031\FileRecv\第四次作业-CNN分类\第四次作业-CNN分类\20230526 基于ResNet-34的船舶数据分类代码\code\train.py", line 104, in main net.load_state_dict(torch.load(weigth_path, map_location=device)) # 根据给定的预训练权重路径，加载预训练权重到网络上 File "C:\Users\ljy\.conda\envs\new_envn\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 791, in load with _open_file_like(f, 'rb') as opened_file: File "C:\Users\ljy\.conda\envs\new_envn\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 271, in _open_file_like return _open_file(name_or_buffer, mode) File "C:\Users\ljy\.conda\envs\new_envn\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 252, in __init__ super().__init__(open(name, mode)) PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'C:\\Users\\ljy\\Documents\\Tencent Files\\873475031\\FileRecv\\第四次作业-CNN分类\\第四次作业-CNN分类\\20230526 基于ResNet-34的船舶数据分类代码\\code\\weight' Process finished with exit code 1

这个错误提示显示您在加载预训练权重文件时出现了权限错误。具体来说，如下所示：

PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'C:\\Users\\ljy\\Documents\\Tencent Files\\873475031\\FileRecv\\第四次作业-CNN分类\\第四次作业-CNN分类\\20230526 基于ResNet-34的船舶数据分类代码\\code\\weight'

这可能是因为您没有足够的权限读取权重文件，或者该文件正在被其他程序或进程占用。您可以尝试以下方法解决问题：

1. 确保您有足够的权限读取该文件。您可以右键单击文件，选择“属性”，然后在“安全”选项卡中添加您的用户账户，并赋予其完全控制权限。

2. 确保该文件没有被其他程序或进程占用。您可以尝试关闭所有使用该文件的程序，然后再次尝试加载。

3. 尝试使用管理员权限运行代码。您可以右键单击代码文件，选择“以管理员身份运行”，然后再次尝试加载预训练权重。

希望这些方法可以帮助您解决问题。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\ljy\Documents\Tencent Files\873475031\FileRecv\第四次作业-CNN分类\第四次作业-CNN分类\20230526 基于ResNet-34的船舶数据分类代码\code\test.py", line 165, in <module> main(args) File "C:\Users\ljy\Documents\Tencent Files\873475031\FileRecv\第四次作业-CNN分类\第四次作业-CNN分类\20230526 基于ResNet-34的船舶数据分类代码\code\test.py", line 44, in main ground_truths = [int(class_indict_reverse[x.split('/')[-2]]) File "C:\Users\ljy\Documents\Tencent Files\873475031\FileRecv\第四次作业-CNN分类\第四次作业-CNN分类\20230526 基于ResNet-34的船舶数据分类代码\code\test.py", line 44, in <listcomp> ground_truths = [int(class_indict_reverse[x.split('/')[-2]])

这是一个 Python 的运行时错误，可能是由于以下原因之一导致的：

1. `class_indict_reverse` 中没有包含测试数据集中某个样本的标签名称，导致代码无法将其转换为数字形式。你需要检查 `class_indict_reverse` 是否包含了所有的标签名称，并确保测试数据集中每个样本的标签名称都能够被正确地映射为数字。

2. 测试数据集中某个样本的路径格式不正确，导致代码无法从中提取出标签名称。你需要检查测试数据集中每个样本的路径是否都按照预期的格式进行命名，并确保代码能够正确地从路径中提取出标签名称。

你可以在错误信息中找到具体的出错行数和代码，从而更好地定位问题所在，并进行修复。

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\lenovo\Documents\Tencent Files\1429986403\FileRecv\g.py", line 82, in <module> plt.plot(t1, X0, color='r', linestyle="--", label='true')

这个错误看起来是在使用 Matplotlib 绘制图形时出现的。具体的错误信息可能与数据格式或参数有关。请检查以下几点：

1. t1 和 X0 的数据类型和形状是否匹配。如果数据格式不正确，可能会导致绘图失败。

2. 检查传递给 plot 函数的参数是否正确。例如，color 参数应该是字符串类型，linestyle 参数应该是虚线字符串。

3. 确认 Matplotlib 是否已正确安装并导入。如果不是最新版本，可能会导致某些函数不可用。

如果以上方法都不行，请提供更多的错误信息和代码，以便更好地检查问题所在。