桌面VS Code运行CUDA Jupyter Notebook时遭遇权限错误

问题现象 #

• 训练启动后停滞：桌面端VS Code运行基于CUDA的Jupyter Notebook，训练刚进入epoch:0、iteration:0就不再推进，train.log无更新，代码单元格持续运行无报错，无法将每1000次迭代的中间状态保存至指定文件夹。
• 重新运行触发权限错误：再次执行代码单元格时抛出如下错误：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
Path already exists. Rename it to     [C:/Users/samsung/Desktop/Sobel/code/root_release\experiments\SPSR_1_archived_230606-104843]
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\samsung\Desktop\Sobel\code\train.py", line 191, in <module>
    main()
  File "C:\Users\samsung\Desktop\Sobel\code\train.py", line 33, in main
    util.mkdir_and_rename(opt['path']['experiments_root'])  # rename old folder if exists
    ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "C:\Users\samsung\Desktop\Sobel\code\utils\util.py", line 41, in mkdir_and_rename
    os.rename(path, new_name)
PermissionError: [WinError 5] Access is denied:   'C:/Users/samsung/Desktop/Sobel/code/root_release\\experiments\\SPSR_1' ->   'C:/Users/samsung/Desktop/Sobel/code/root_release\\experiments\\SPSR_1_archived_230606-104843'

• 已尝试操作：修改目标文件夹权限，确认权限配置符合要求（文件夹属性窗口显示权限正常）

解决方法 #

解决权限拒绝错误（WinError 5） #

• 强制结束占用进程：打开任务管理器，找到所有Python、Jupyter Notebook、CUDA相关进程，全部结束后重新运行代码——原SPSR_1文件夹大概率被之前卡住的训练进程占用，导致无法重命名。
• 手动重命名目标文件夹：直接在文件资源管理器中把C:/Users/samsung/Desktop/Sobel/code/root_release/experiments/SPSR_1改名为报错提示的SPSR_1_archived_230606-104843，再启动训练。
• 管理员身份运行VS Code：右键VS Code图标选择「以管理员身份运行」，再打开Notebook执行代码，规避系统权限限制。

解决训练启动后卡住的问题 #

• 验证CUDA环境：运行nvidia-smi命令确认GPU正常识别，检查CUDA版本与PyTorch/TensorFlow等框架版本是否匹配。
• 核对数据集路径：确认训练代码中数据集路径配置正确，不存在路径错误导致的读取阻塞。
• 调小batch_size测试：降低训练的batch_size，避免GPU显存不足引发的隐性停滞（无报错但进程不推进）。
• 检查GPU占用：打开任务管理器「性能」选项卡查看GPU使用率，若使用率为0，说明代码未正确调用GPU，需检查模型和数据是否已移至CUDA设备（如model.to('cuda')、data = data.cuda()）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者khushboo singla