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公開鍵認証とは、公開鍵と秘密鍵の2つの鍵の組を利用する、SSHで利用される認証方式です。

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SSH(Secure Shell)は、セキュアチャネルを通してデータを交換するためのネットワークプロトコルです。リモートサーバーへのコマンド実行やファイル転送を行う時に一般的に使用されます。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Fabric

Pythonで書かれたデプロイ・システム管理ツール。シンプルで始めやすいのが特徴です。 シェルスクリプトに慣れている人には親しみやすい管理ツールと言えます。 同様のツールにCapistranoがあります。

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投稿2020/01/06 18:14

編集2020/01/07 04:19

SSHを実行すると

data = self._read_private_key_pem(lines, end, password) File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/paramiko/pkey.py", line 386, in _read_private_key_pem raise PasswordRequiredException("Private key file is encrypted") paramiko.ssh_exception.PasswordRequiredException: Private key file is encrypted

というエラーが出ました.
こちらの記事のようにrsaを再設定しましたが治りませんでした.
こちらの記事は英語のため参考になりそうでしたあまり理解できずエラーが治りません.
ご教示願います.

コマンドライン上で

ssh a python3.7 test.py

なお,aは~/.ssh/configに設定されており,ssh-addでパスワードは追加されているものとする
このaのホスト上でtest.pyを実行し
/Users/xxx/anaconda3/bin/fab -H edge hello
を実行し,edgeのホストに接続しようとするとエラーを吐いているようです.
--test.py--

python

from __future__ import division import psutil import time import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import numpy as np import cv2 from util import * from darknet import Darknet from preprocess import prep_image, inp_to_image import pandas as pd import random import argparse import pickle as pkl import subprocess def get_test_input(input_dim, CUDA): img = cv2.imread("imgs/messi.jpg") img = cv2.resize(img, (input_dim, input_dim)) img_ = img[:,:,::-1].transpose((2,0,1)) img_ = img_[np.newaxis,:,:,:]/255.0 img_ = torch.from_numpy(img_).float() img_ = Variable(img_) if CUDA: img_ = img_.cuda() return img_ def prep_image(img, inp_dim): """ Prepare image for inputting to the neural network. Returns a Variable """ orig_im = img dim = orig_im.shape[1], orig_im.shape[0] img = cv2.resize(orig_im, (inp_dim, inp_dim)) img_ = img[:,:,::-1].transpose((2,0,1)).copy() img_ = torch.from_numpy(img_).float().div(255.0).unsqueeze(0) return img_, orig_im, dim def write(x, img): c1 = tuple(x[1:3].int()) c2 = tuple(x[3:5].int()) cls = int(x[-1]) print(cls) label = "{0}".format(classes[cls]) color = random.choice(colors) cv2.rectangle(img, c1, c2,color, 1) t_size = cv2.getTextSize(label, cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1 , 1)[0] c2 = c1[0] + t_size[0] + 3, c1[1] + t_size[1] + 4 cv2.rectangle(img, c1, c2,color, -1) cv2.putText(img, label, (c1[0], c1[1] + t_size[1] + 4), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, [225,255,255], 1); if label == 'bottle': cmd = "/Users/xxx/anaconda3/bin/fab -H edge hello" subprocess.call(cmd.split()) return img def arg_parse(): """ Parse arguements to the detect module """ parser = argparse.ArgumentParser(description='YOLO v3 Cam Demo') parser.add_argument("--confidence", dest = "confidence", help = "Object Confidence to filter predictions", default = 0.25) parser.add_argument("--nms_thresh", dest = "nms_thresh", help = "NMS Threshhold", default = 0.4) parser.add_argument("--reso", dest = 'reso', help = "Input resolution of the network. Increase to increase accuracy. Decrease to increase speed", default = "160", type = str) return parser.parse_args() if __name__ == '__main__': cfgfile = "cfg/yolov3.cfg" weightsfile = "yolov3.weights" num_classes = 80 i = 0 args = arg_parse() confidence = float(args.confidence) nms_thesh = float(args.nms_thresh) start = 0 CUDA = torch.cuda.is_available() num_classes = 80 bbox_attrs = 5 + num_classes model = Darknet(cfgfile) model.load_weights(weightsfile) model.net_info["height"] = args.reso inp_dim = int(model.net_info["height"]) assert inp_dim % 32 == 0 assert inp_dim > 32 if CUDA: model.cuda() model.eval() videofile = 'video.avi' cap = cv2.VideoCapture("http://192.168.xxx.xxx:8080/?action=stream") assert cap.isOpened(), 'Cannot capture source' frames = 0 start = time.time() while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if ret: img, orig_im, dim = prep_image(frame, inp_dim) # im_dim = torch.FloatTensor(dim).repeat(1,2) if CUDA: im_dim = im_dim.cuda() img = img.cuda() output = model(Variable(img), CUDA) output = write_results(output, confidence, num_classes, nms = True, nms_conf = nms_thesh) if type(output) == int: frames += 1 print("FPS of the video is {:5.2f}".format( frames / (time.time() - start))) cv2.imshow("frame", orig_im) key = cv2.waitKey(1) if key & 0xFF == ord('q'): break continue output[:,1:5] = torch.clamp(output[:,1:5], 0.0, float(inp_dim))/inp_dim # im_dim = im_dim.repeat(output.size(0), 1) output[:,[1,3]] *= frame.shape[1] output[:,[2,4]] *= frame.shape[0] classes = load_classes('data/coco.names') colors = pkl.load(open("pallete", "rb")) list(map(lambda x: write(x, orig_im), output)) cv2.imshow("frame", orig_im) key = cv2.waitKey(1) if key & 0xFF == ord('q'): break frames += 1 print("FPS of the video is {:5.2f}".format( frames / (time.time() - start))) else: break

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take88

2020/01/07 03:43

コードが有るなら 記載してもらえますか。そのほうが回答が付きやすいと思います。
apeirogon0813

2020/01/07 04:03

amuraさん はい,コマンドラインにてssh -i ~/.ssh/id_rsa user@xx.xx.xx.xxとすると ssh-keygen -y -f id_rsa(秘密鍵)の時に要求されたパスワード入力が手動で打てるので接続できますが,今回はpythonのsubproccesを用いてsshを実行するようにしているので どうやら,パスワード入力の要求に対応できなくてこのようなエラーになっているようです. taka88様 かしこまりました.
amura

2020/01/07 08:21

おそらく”fab -H edge hello” a,edgeサーバ間でhelloを実行する際のエラーではないでしょうか? fabでparamikoを使うときのエラーかと思います。

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