ssh認証においてParamikoのエラーが起きてしまいます．

Question

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--

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
    

    
    

Comments

[amura]

確認ですが ssh -i ~/.ssh/id_rsa [e-mail] にて接続できますでしょうか？
参考先：https://qiita.com/m1220/items/9dc3856bbcf985577023

[take88]

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]

amuraさん
はい，コマンドラインにてssh -i ~/.ssh/id_rsa [e-mail]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]

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。