Traitement de l'erreur Python (bash, Windows10) "bash: / c / Users / XYZZZ / AppData / Local / Microsoft / WindowsApps / python3: Autorisation refusée" dans l'apprentissage en profondeur

Objectif

Je vois souvent des mots comme ** bash **, mais je ne les comprends pas du tout. Je travaille généralement sous Windows, mais parfois j'entre en contact avec bash à cause de l'environnement présenté dans le deep learning. Là, j'ai rencontré l'erreur suivante.

** J'imaginais que la solution était choquante et qu'il n'était souvent pas possible d'atteindre cette solution simplement par googlé **, je vais donc l'écrire sous forme d'article. (Même si c'est choquant, c'est juste ce genre de préparation ... je ne comprends pas comment ça marche.)

Les détails de l'erreur sont les suivants.

$ python3 classify_image.py \
> --model models/mobilenet_v2_1.0_224_inat_bird_quant_edgetpu.tflite \
> --labels models/inat_bird_labels.txt \
> --input images/parrot.jpg
bash: /c/Users/XYZZZ/AppData/Local/Microsoft/WindowsApps/python3: Permission denied

Ce qui suit est un extrait de seulement la partie d'erreur essentielle.

bash: /c/Users/XYZZZ/AppData/Local/Microsoft/WindowsApps/python3: Permission denied

Contre-mesures d'erreur

StackExchange

How to fix “Permission Denied” in Git Bash in Windows 10? https://superuser.com/questions/1532831/how-to-fix-permission-denied-in-git-bash-in-windows-10

Selon la réponse de, il a été résolu. (Je suis désolé, je ne comprends pas comment cela fonctionne.)

La solution est

python3 --> PY

On dit que ça le sera.

Le résultat de l'exécution sans erreurs. Il s'agit d'un apprentissage en profondeur lié à Google Coral TPU.

$ PY classify_image.py \
--labels models/inat_bird_labels.txt \
> --model models/mobilenet_v2_1.0_224_inat_bird_quant_edgetpu.tflite \
> --labels models/inat_bird_labels.txt \
> --input images/parrot.jpg
----INFERENCE TIME----
Note: The first inference on Edge TPU is slow because it includes loading the model into Edge TPU memory.
19.7ms
4.7ms
5.0ms
4.7ms
10.4ms
-------RESULTS--------
Ara macao (Scarlet Macaw): 0.77734

Seules les deux premières lettres ("** PY **") sont directement liées à cet article. .. ..

Au fait, Ceux-ci fonctionnent sur ** MING W64 **. (Je ne comprends pas vraiment cela non plus.)

Résumé

Si vous ne savez pas beaucoup de choses, vous ne pouvez pas résoudre l'erreur par vous-même et vous en faites souvent le tour. C'est un travail un peu désagréable, mais si vous n'êtes pas familier avec diverses choses, il est difficile de gérer les erreurs par vous-même. .. .. : bonbons: Si vous avez des commentaires, veuillez nous le faire savoir.