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socket.error: [Errno 104] Connection reset by peer

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mitts

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前提・実現したいこと

Virtualbox上のubuntuでTensorflowのTutorialを実行しようと試みています
対話型の実行中に下記のエラーが発生します
対策をご存知であればご教授頂きたく存じます。
よろしくお願いします。

環境は以下の通りです
Ubuntu 16.04LTS
Python 2.7.13
conda 4.3.14

発生している問題・エラーメッセージ

socket.error: [Errno 104] Connection reset by peer

該当のソースコード

(tensorflow) userName@userName-VirtualBox:~/anaconda2/envs$ python
Python 2.7.13 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Dec 20 2016, 23:09:15) 
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
Anaconda is brought to you by Continuum Analytics.
Please check out: http://continuum.io/thanks and https://anaconda.org
>>> from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
>>> mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot = True)
Successfully downloaded train-images-idx3-ubyte.gz 9912422 bytes.
Extracting MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz
Successfully downloaded train-labels-idx1-ubyte.gz 28881 bytes.
Extracting MNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz
Successfully downloaded t10k-images-idx3-ubyte.gz 1648877 bytes.
Extracting MNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/home/userName/anaconda2/envs/tensorflow/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/datasets/mnist.py", line 201, in read_data_sets
    SOURCE_URL + TEST_LABELS)
  File "/home/userName/anaconda2/envs/tensorflow/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/datasets/base.py", line 114, in maybe_download
    urllib.request.urlretrieve(source_url, temp_file_name)
  File "/home/userName/anaconda2/envs/tensorflow/lib/python2.7/urllib.py", line 98, in urlretrieve
    return opener.retrieve(url, filename, reporthook, data)
  File "/home/userName/anaconda2/envs/tensorflow/lib/python2.7/urllib.py", line 273, in retrieve
    block = fp.read(bs)
  File "/home/userName/anaconda2/envs/tensorflow/lib/python2.7/socket.py", line 384, in read
    data = self._sock.recv(left)
socket.error: [Errno 104] Connection reset by peer
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回答 1

checkベストアンサー

+1

チュートリアルデータは、データ提供元のサーバからダウンロードする仕組みになっていますが、数日前までサーバはダウンしていました。
今現在は復活しているようですが、負荷によりダウンロードできない場合あるようです。
手順自体には間違いないはずなので、時間をおいて試してみてはいかがでしょうか?
参考:Tensorflow(Python)でのTimeoutError

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  • 2017/03/16 10:41 編集

    迅速な回答ありがとうございます
    サーバーダウンしていたのですね、知らなかったです
    コメントのリンクを拝見しましたが、自分の場合はTimeOutErrorではないことと4つのファイルのうち最後の一つのダウンロードで失敗しているように見えるのですが 原因はサーバーダウンと考えて問題ないでしょうか
    コメントいただいてから再び試してみたもののうまく動作しない状況です
    よろしくお願いします

    キャンセル

  • 2017/03/16 10:46

    サーバーダウンというより、過負荷によりダウンロード中に切断されているのだと思います。
    とりいそぎとしては、ブラウザでhttp://yann.lecun.com/exdb/mnist/開いてファイルを手動でダウンロードしMNIST_dataディレクトリにコピーすると動作するかもしれません(未検証)。

    キャンセル

  • 2017/03/16 13:34

    手動のダウンロードは可能でしたので行いました
    また現在同様のコードを実行したら socket.error: [Errno 104] Connection reset by peer は出ませんでした
    ありがとうございました

    キャンセル

  • 2017/03/16 13:36 編集

    しかし今度は別のエラーが出てしまったのですがもしご存知でしたらご教授ください

    >>> from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
    >>> mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
    Extracting MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz
    Extracting MNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz
    Extracting MNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
    Extracting MNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
    Traceback (most recent call last):
    File "<stdin>", line 1, in <module>
    File "/home/userName/anaconda2/envs/tensorflow/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/datasets/mnist.py", line 209, in read_data_sets
    train = DataSet(train_images, train_labels, dtype=dtype, reshape=reshape)
    File "/home/userName/anaconda2/envs/tensorflow/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/datasets/mnist.py", line 115, in __init__
    images = images.astype(numpy.float32)
    MemoryError
    ”””
    よろしくお願いします

    キャンセル

  • 2017/03/16 13:39

    手動でファイルを置いたことで(すでにファイルあるので)ダウンロード処理が飛ばされて正しく動作するようになったのかもしれません。うまく動いてよかったです。

    キャンセル

  • 2017/03/16 13:42

    そのエラーは経験ありませんが、単純にメモリ不足が原因だと思われます。
    物理マシンなら厳しいですが、仮想マシンならメモリ割り当てを増やすことで動作するかもしれません。

    キャンセル

  • 2017/03/16 14:09

    Virtualboxの割り当て容量を変更してみます
    ありがとうございました

    キャンセル

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