session_start(): open(/var/www/html/dang/runtime/sess//sess_05ov03gfbfhc7nsege3grb8vc4, O_RDWR) failed: Permission denied (13)

这个错误提示是关于 PHP 会话（session）的问题，通常是由于 PHP 无法在指定的会话存储目录中写入会话数据所引起的。您需要检查以下几个方面： 1. 确认 PHP 的会话存储目录是否有正确的权限，即 PHP 进程可以读写该目录。您可以检查 `/var/lib/php/session` 目录的权限设置是否正确。 2. 确认会话存储目录是否存在。如果该目录不存在，则需要手动创建该目录。 3. 确保 PHP 的会话存储设置正确，即 `session.save_path` 参数指定的路径是正确的。您可以在 PHP 的配置文件中查找该参数设置。 如果您无法解决这个问题，建议您向您的服务器管理员或者 PHP 开发者寻求帮助。

<think>好的，我现在需要帮助用户解决他们在将TensorFlow 1.15的pb模型转换为RKNN模型时遇到的错误。首先，用户已经用TensorFlow 1.15冻结生成了pb模型，并且在转换时遇到了错误。错误信息中提到“Input 0 of node ... was passed float from ... incompatible with expected float_ref.”，这看起来像是一个TensorFlow模型加载时的类型不匹配问题。 首先，我应该回顾常见的可能导致这个错误的原因。根据错误信息，问题出现在BatchNorm层的某个节点，具体是关于moving_variance这个变量的类型不匹配。在TensorFlow中，BatchNorm层在训练和推断阶段有不同的行为，冻结模型时可能没有正确设置is_training参数，导致图结构不正确。此外，版本兼容性问题也是一个可能因素，虽然用户已经使用了1.15版本的TensorFlow生成模型，但转换工具（RKNN Toolkit）可能对某些操作或冻结方式有特定的要求。 接下来，我需要考虑解决步骤。首先，用户需要确认冻结模型时是否正确处理了所有变量，特别是BatchNorm层的参数。可能需要检查模型代码，确保在导出时is_training设置为False，以便正确折叠BatchNorm的均值和方差。此外，用户可能需要使用TensorFlow的优化工具，如optimize_for_inference脚本或graph_transform工具，来优化模型，修复可能存在的节点引用问题。 另外，检查RKNN Toolkit的版本是否支持TensorFlow 1.15生成的模型也很重要。虽然用户可能已经使用了对应版本，但工具链可能存在已知问题，需要更新到最新版本。此外，模型中的某些操作可能不被RKNN支持，需要检查模型结构，排除不支持的操作，或者进行相应的替换。 用户的环境配置也需要确认，例如Python版本、依赖库是否一致。有时候，虚拟环境中的包版本冲突也可能导致此类错误。此外，查看RKNN的文档或社区是否有类似问题的解决方案，或者联系技术支持，提供详细的错误日志和模型信息，可能有助于快速定位问题。 总结可能的解决步骤：检查模型导出过程是否正确处理BatchNorm；使用优化工具处理pb文件；更新RKNN Toolkit；检查模型中的不支持操作；调整输入输出节点名称；确保环境一致性。同时，建议用户分步骤验证，例如先确保模型能在TensorFlow中正确加载，再尝试转换，以缩小问题范围。</think>根据错误信息分析，这个问题的根本原因在于TensorFlow模型中的BatchNorm层与控制流逻辑不兼容，以下是分步解决方案： $$ \text{BatchNorm层移动方差类型冲突} \rightarrow \text{模型冻结阶段未正确处理控制流} $$ **第一步 检查模型冻结流程** 1. 确认冻结脚本中添加了`is_training=False`参数 2. 使用标准冻结代码模板： ```python from tensorflow.python.framework import graph_util output_node_names = ["your_output_node"] # 必须用实际输出节点名替换 with tf.Session() as sess: saver.restore(sess, ckpt_path) frozen_graph = graph_util.convert_variables_to_constants( sess, sess.graph_def, output_node_names) ``` **第二步 应用图优化工具** 使用TensorFlow内置工具修复控制流： ```bash python -m tensorflow.python.tools.optimize_for_inference \ --input frozen_facenet.pb \ --output optimized_facenet.pb \ --input_names input \ --output_names your_output_nodes ``` **第三步 验证模型兼容性** 1. 在Python环境中测试加载优化后的模型： ```python import tensorflow as tf with tf.gfile.GFile('optimized_facenet.pb', 'rb') as f: graph_def = tf.GraphDef() graph_def.ParseFromString(f.read()) tf.import_graph_def(graph_def, name='') print("模型加载成功") # 如果此处报错，说明优化步骤未生效 ``` **第四步 RKNN转换参数调整** 尝试添加显式输入输出设置： ```python rknn.config( mean_values=[[127.5]], # 根据实际预处理调整 std_values=[[127.5]], quantized_dtype='asymmetric_affine-u8', target_platform='rk3399pro') # 替换实际芯片型号 ret = rknn.load_tensorflow( tf_pb='optimized_facenet.pb', inputs=['input_node_name'], outputs=['output_node_name'], input_size_list=[[160,160,3]]) # 输入尺寸需要与模型匹配 ``` **第五步 处理特殊情况** 如果仍然报错，可能需要手动修改计算图： 1. 使用Netron可视化模型结构（https://netron.app） 2. 定位到InceptionResnetV1/Bottleneck/BatchNorm相关节点 3. 尝试将`tf.cond`控制流替换为静态分支 **版本匹配建议表**： | 组件 | 推荐版本 | 验证命令 | |-------|----------|----------| | TensorFlow | 1.15.5 | `python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"` | | RKNN Toolkit | 1.7.3+ | `rknn-toolkit --version` | | Python | 3.6/3.7 | `python --version` | **常见失败原因排查**： 1. 输入尺寸不匹配（需严格符合模型定义） 2. 使用非常规BatchNorm参数（如同步BN） 3. 存在RKNN不支持的操作（如自定义Op） 4. 浮点精度不一致（尝试添加`rknn.config(force_builtin_quant=True)`） 如果问题仍未解决，建议： 1. 收集完整的转换日志（包含环境信息） 2. 提供模型输入样例数据 3. 通过官方Redmine提交工单（需Rockchip合作伙伴账号） 4. 尝试使用ONNX中间格式转换： $$ \text{TensorFlow} \xrightarrow{\text{转换}} \text{ONNX} \xrightarrow{\text{转换}} \text{RKNN} $$