解释(chineseclip) clip@LAPTOP-2DE9Q4DR:~/bishe/Chinese-CLIP$ bash run_scripts/muge_finetune_vit-b-16_rbt-base.sh ${DataPath} /home/clip/anaconda3/envs/chineseclip/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/launch.py:180: FutureWarning: The module torch.distributed.launch is deprecated and will be removed in future. Use torchrun. Note that --use_env is set by default in torchrun. If your script expects `--local_rank` argument to be set, please change it to read from `os.environ['LOCAL_RANK']` instead. See https://pytorch.org/docs/stable/distributed.html#launch-utility for further instructions warnings.warn( Traceback (most recent call last): File "cn_clip/training/main.py", line 350, in <module> main() File "cn_clip/training/main.py", line 67, in main os.makedirs(dirname, exist_ok=True) File "/home/clip/anaconda3/envs/chineseclip/lib/python3.8/os.py", line 213, in makedirs makedirs(head, exist_ok=exist_ok) File "/home/clip/anaconda3/envs/chineseclip/lib/python3.8/os.py", line 213, in makedirs makedirs(head, exist_ok=exist_ok) File "/home/clip/anaconda3/envs/chineseclip/lib/python3.8/os.py", line 223, in makedirs mkdir(name, mode) PermissionError: [Errno 13] Permission denied: '/experiments' ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 0 (pid: 21845) of binary: /home/clip/anaconda3/envs/chineseclip/bin/python Traceback (most recent call last): File "/home/clip/anaconda3/envs/chineseclip/lib/python3.8/runpy.py", line 194, in _run_module_as_main return _run_code(code, main_globals, None, File "/home/clip/anaconda3/envs/chineseclip/lib/python3.8/runpy.py", line 87, in _run_code exec(code, run_globals) File "/home/clip/anaconda3/envs/chineseclip/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/launch.py", line 195, in <module> main() File "/home/clip/anaconda3/envs/chineseclip/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/launch.py", line 191, in main launch(args) File "

<think>好的，我现在需要解决用户关于Chinese-CLIP训练脚本运行时出现的两个问题：权限被拒绝（权限问题）和torch.distributed.launch的弃用警告。首先，我需要分析每个问题的原因，然后给出解决方案。 首先是权限问题，错误提示是权限被拒绝访问'/experiments'目录。通常这种情况是因为脚本尝试在某个没有写入权限的目录下创建或写入文件。可能的原因是用户直接使用相对路径，而当前工作目录没有足够的权限，或者指定的实验目录路径不存在，导致创建失败。解决方案可能需要用户明确指定实验目录的绝对路径，并确保该目录存在且有写入权限。另外，可能需要在运行脚本时使用sudo提升权限，但这可能不是最佳实践，更好的方法是修改目录权限或者选择合适的目录。 接下来是弃用警告，关于torch.distributed.launch将被torchrun替代。PyTorch在更新版本中确实开始推荐使用torchrun，它提供了更简洁的语法。用户需要将原来的启动命令从使用python -m torch.distributed.launch改为torchrun，并调整相应的参数。例如，原来的--nproc_per_node和--master_port参数在torchrun中变成--nproc-per-node和--master-port（注意横线改为减号），同时可能不再需要--use_env参数，因为torchrun默认会处理环境变量。 此外，用户需要确认PyTorch的版本是否支持torchrun，通常需要1.9.0及以上版本。如果版本过低，可能需要升级PyTorch。同时，调整训练脚本中的相关参数，确保新的启动命令正确传递参数，比如--local-rank可能由torchrun自动处理，不需要显式传递。 总结下来，解决方案步骤应该是： 1. 处理权限问题，确保实验目录存在且有写入权限，使用绝对路径。 2. 替换弃用的启动命令，改用torchrun并调整参数格式。 3. 检查PyTorch版本，必要时升级。 4. 修改训练脚本或命令中的相关参数，适应新的启动器。 现在需要将这些步骤详细整理，确保用户能够逐步操作，同时注意引用用户提供的参考信息中的命令示例，正确替换。可能还需要提醒用户关于目录权限的具体命令，如chmod或mkdir，以及处理路径不存在的情况。对于弃用警告，要明确参数的变化，避免用户混淆。</think>### 权限问题解决方案 1. **明确指定实验目录绝对路径** 确保`/experiments`路径存在且有写入权限。推荐自定义路径，例如： ```bash mkdir -p /path/to/your/experiments chmod 777 /path/to/your/experiments ``` 在训练命令中通过`--train-dir`或配置文件指定该绝对路径。 2. **以管理员权限运行脚本（谨慎使用）** 如果必须使用系统默认目录，可尝试： ```bash sudo python -m torch.distributed.launch ... # 临时提升权限 ``` --- ### 弃用警告解决方案 PyTorch>=1.9推荐使用`torchrun`替代`torch.distributed.launch`，修改命令如下： #### 原命令 ```bash python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 --master_port=4321 basicsr/train.py -opt $CONFIG --launcher pytorch ``` #### 新命令 ```bash torchrun --nproc-per-node=8 --master-port=4321 basicsr/train.py -opt $CONFIG --launcher pytorch ``` ⚠️ 注意参数格式变化： - `--nproc_per_node` → `--nproc-per-node` - `--master_port` → `--master-port` --- ### 完整操作示例 ```bash # 创建自定义实验目录 mkdir -p ~/chinese_clip_experiments && chmod 755 ~/chinese_clip_experiments # 使用torchrun启动训练 torchrun --nproc-per-node=8 --master-port=4321 basicsr/train.py \ -opt configs/chinese_clip.yaml \ --train-dir ~/chinese_clip_experiments ``` --- ### 补充说明 1. **PyTorch版本要求** 确认已安装PyTorch>=1.9.0： ```bash pip install torch>=1.9.0 --upgrade ``` 2. **环境变量兼容性** `torchrun`会自动设置`LOCAL_RANK`环境变量[^1]，无需在脚本中手动传递`--local_rank`参数。