PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'test_data.csv'

根据提供的引用内容，出现"PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'test_data.csv'"错误通常是由于文件权限问题引起的。可能有以下几种原因导致该错误：

文件不存在：首先需要检查文件是否存在。如果文件不存在，Python将无法访问它并抛出"PermissionError: [Errno 13] Permission denied"错误。

文件被其他程序占用：如果文件正在被其他程序占用并处于打开状态，Python将无法对其进行读写操作。在这种情况下，需要确保文件没有被其他程序打开。

权限不足：对于某些文件，特别是位于C盘的文件，可能需要管理员权限才能对其进行读写操作。如果没有足够的权限，Python将无法访问文件并抛出"PermissionError: [Errno 13] Permission denied"错误。

解决该错误的方法包括：

检查文件路径和文件名是否正确，并确保文件存在。

确保文件没有被其他程序占用。可以尝试关闭其他程序或者重启计算机后再次尝试。

如果文件位于C盘或其他需要管理员权限的位置，可以尝试以管理员身份运行Python程序。

如果仍然无法解决问题，可以尝试将文件复制到其他位置，例如用户目录下，然后尝试访问复制后的文件。

相关问题

PermissionError: [Errno 13] Permission denied: './test.csv'

当在使用文件操作时，出现"PermissionError: [Errno 13] Permission denied: './test.csv'"的错误时，这意味着你对该文件的访问权限被拒绝了。 这可能是因为你没有足够的权限来读取或写入该文件。在Windows系统中，你可能需要明确指定文件的路径并确保你有足够的权限来操作该文件。你可以尝试更改文件路径或在文件操作之前获取足够的权限来解决这个问题。123
引用[.reference_title]

1 解决PermissionError: [Errno 13] Permission denied: ‘./data\mnist\train-images-idx3-ubyte[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2allinsert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
2 3 解决PermissionError: [Errno 13] Permission denied: ‘./data\train-labels.idx1-ubyte[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2allinsert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'submission.csv'

出现 PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'submission.csv' 错误的原因通常是由于没有足够的权限在指定路径下创建或写入文件。以下是一些可能的解决方案：

检查文件路径：

确保 output_path 路径是正确的，并且该目录存在。
如果路径中包含多个层级，请确保所有中间目录都已创建。

运行程序的权限：

确保你有足够的权限在目标目录下创建文件。你可以尝试以管理员身份运行你的代码（例如，在Windows上右键点击命令提示符并选择“以管理员身份运行”）。

文件是否被其他程序占用：

确认 submission.csv 文件是否已经被其他程序打开或锁定。如果是，请关闭相关程序后再试。

更改输出路径：

尝试将 output_path 更改为一个你有写权限的目录，例如当前工作目录：output_path = "./submission.csv"

检查磁盘空间：

确保目标磁盘有足够的空间来创建新文件。

以下是修改后的代码示例，将输出路径更改为当前工作目录：
import os
import json
import numpy as np
import pandas as pd
from PIL import Image
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from sklearn.metrics import f1_score, accuracy_score

def load_data(data_dir, label_path):
with open(label_path, 'r') as f:
labels_list = json.load(f)
labels = {item['文件名']: item['标签'] for item in labels_list if '文件名' in item and '标签' in item}
images = []
targets = []
for file_name, label in labels.items():
img_path = os.path.join(data_dir, file_name)
if not os.path.exists(img_path):
print(f"Warning: Image file {img_path} does not exist.")
continue
img = Image.open(img_path).resize((128, 128))
img_array = np.array(img) / 255.0
images.append(img_array)
targets.append(label)
if len(images) == 0:
raise ValueError("No valid images found. Please check the data directory and label path.")
return np.array(images), np.array(targets)

data_dir = "C:\\Users\\24067\\Desktop\\peach_split\\train"
label_path = "C:\\Users\\24067\\Desktop\\train_label.json"

try:
images, labels = load_data(data_dir, label_path)
except ValueError as e:
print(e)
exit()

label_map = {'特级': 3, '一级': 2, '二级': 1, '三级': 0}
labels = np.array([label_map[label] for label in labels])

X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(images, labels, test_size=0.2, random_state=42)

def create_model(input_shape=(128, 128, 3)):
model = Sequential([
Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape),
MaxPooling2D((2, 2)),
Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
MaxPooling2D((2, 2)),
Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
MaxPooling2D((2, 2)),
Flatten(),
Dense(128, activation='relu'),
Dropout(0.5),
Dense(4, activation='softmax')
])
return model

model = create_model()
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001), loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

datagen = ImageDataGenerator(
rotation_range=20,
width_shift_range=0.2,
height_shift_range=0.2,
horizontal_flip=True,
vertical_flip=True
)

history = model.fit(datagen.flow(X_train, y_train, batch_size=32), epochs=1, validation_data=(X_val, y_val))

def evaluate_model(model, X, y):
predictions = model.predict(X)
predicted_labels = np.argmax(predictions, axis=1)
accuracy = accuracy_score(y, predicted_labels)
f1 = f1_score(y, predicted_labels, average='weighted')
print(f'Accuracy: {accuracy:.4f}')
print(f'F1 Score: {f1:.4f}')
return accuracy, f1

evaluate_model(model, X_val, y_val)

def predict_and_save(test_data_dir, test_label_path, output_path):
test_images = []
test_file_names = []
with open(test_label_path, 'r') as f:
test_labels_list = json.load(f)
test_labels = {item['文件名']: item['标签'] for item in test_labels_list if '文件名' in item and '标签' in item}
for file_name in test_labels.keys():
img_path = os.path.join(test_data_dir, file_name)
if not os.path.exists(img_path):
print(f"Warning: Test image file {img_path} does not exist.")
continue
img = Image.open(img_path).resize((128, 128))
img_array = np.array(img) / 255.0
test_images.append(img_array)
test_file_names.append(file_name)
test_images = np.array(test_images)
predictions = model.predict(test_images)
predicted_labels = np.argmax(predictions, axis=1)
label_map_inv = {v: k for k, v in label_map.items()}
predicted_labels = [label_map_inv[label] for label in predicted_labels]
submission_df = pd.DataFrame({'file_name': test_file_names, 'label': predicted_labels})
submission_df.to_csv(output_path, index=False)

test_data_dir = "C:\\Users\\24067\\Desktop\\peach_split\\val"
test_label_path = "C:\\Users\\24067\\Desktop\\val_label.json"
output_path = "./submission.csv" # 修改输出路径

predict_and_save(test_data_dir, test_label_path, output_path)

希望这些步骤能帮助你解决权限问题。如果问题仍然存在，请提供更多详细信息以便进一步诊断。