cannot import name 'attr_value_pb2'

时间: 2023-12-17 14:04:30 浏览: 29
这个错误通常是由于缺少必要的包或版本不兼容导致的。请尝试以下步骤: 1. 确保已安装最新版本的 protobuf 包。在终端中运行以下命令: ``` pip install protobuf --upgrade ``` 2. 如果您使用的是 Python 3,请确保您的代码中使用的是 protobuf3 的正确版本。您可以在终端中运行以下命令来检查您安装的 protobuf 版本: ``` pip freeze | grep protobuf ``` 如果您发现您安装了 protobuf2,您需要卸载它并安装 protobuf3: ``` pip uninstall protobuf pip install protobuf ``` 3. 如果上述步骤都没有解决问题,请检查您的代码中是否正确引用了 attr_value_pb2。可能是您的代码中引用了不存在的模块或文件导致的错误。 希望这些步骤可以帮助您解决问题。
相关问题

UBUS_ATTR_NAME

`UBUS_ATTR_NAME` 是一个宏定义,用于表示 ubus 消息中的属性名称。 在 OpenWrt/LEDE 项目中,`UBUS_ATTR_NAME` 表示属性名称为 "name" 的属性。这是一个示例属性名称,具体的属性名称可能会根据实际应用和消息定义而有所不同。 在使用 `blob_msg` 结构解析 ubus 消息时,我们可以通过 `UBUS_ATTR_NAME` 宏来访问和操作属性。以下是一个示例: ```c struct blob_attr *attr; struct blob_attr *tb[__BLOBMSG_MAXTYPE]; // 解析接收到的 ubus 消息 if (!blobmsg_parse(&b, blob_data(msg), blob_len(msg), tb, __BLOBMSG_MAXTYPE)) { // 解析失败的处理 return; } // 获取属性名称为 "name" 的属性值 attr = tb[UBUS_ATTR_NAME]; if (attr) { char *name = blobmsg_get_string(attr); // 使用属性值进行后续操作 } ``` 在上述示例中,我们使用 `tb[UBUS_ATTR_NAME]` 来获取名称为 "name" 的属性的值。如果该属性存在,我们可以通过 `blobmsg_get_string` 函数将其转换为字符串类型,并进行后续操作。 请注意,`UBUS_ATTR_NAME` 只是一个示例,实际应用中的属性名称可能会有所不同。具体的属性名称应该根据消息定义和应用需求来确定。 希望这个解释能帮助你理解 `UBUS_ATTR_NAME` 的含义和用法。

cannot import name 'setters' from 'attr

这个错误通常是因为你的 `attr` 版本过低或过高导致的。 `setters` 是 `attr` 库中的一个子模块,它在较老版本的 `attr` 中不存在,而在较新版本的 `attr` 中已被删除。 尝试升级 `attr` 库,可以使用以下命令: ``` pip install --upgrade attr ``` 如果你已经安装了最新版本的 `attr`,则可能需要检查你的代码中是否存在与 `attr` 库中的 `setters` 子模块冲突的其他库或自定义模块。

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D:\Anaconda\envs\tf1\python.exe C:/Users/夏芷琳/Desktop/VAE-LSTM-for-anomaly-detection-master/codes/train.py Traceback (most recent call last): File "C:/Users/夏芷琳/Desktop/VAE-LSTM-for-anomaly-detection-master/codes/train.py", line 2, in <module> import tensorflow as tf File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 24, in <module> from tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable=unused-import File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 52, in <module> from tensorflow.core.framework.graph_pb2 import * File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\core\framework\graph_pb2.py", line 15, in <module> from tensorflow.core.framework import node_def_pb2 as tensorflow_dot_core_dot_framework_dot_node__def__pb2 File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\core\framework\node_def_pb2.py", line 15, in <module> from tensorflow.core.framework import attr_value_pb2 as tensorflow_dot_core_dot_framework_dot_attr__value__pb2 File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\core\framework\attr_value_pb2.py", line 15, in <module> from tensorflow.core.framework import tensor_pb2 as tensorflow_dot_core_dot_framework_dot_tensor__pb2 File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\core\framework\tensor_pb2.py", line 15, in <module> from tensorflow.core.framework import resource_handle_pb2 as tensorflow_dot_core_dot_framework_dot_resource__handle__pb2 File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\core\framework\resource_handle_pb2.py", line 41, in <module> serialized_options=None, file=DESCRIPTOR), File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\google\protobuf\descriptor.py", line 561, in __new__ _message.Message._CheckCalledFromGeneratedFile() TypeError: Descriptors cannot not be created directly. If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc >= 3.19.0. If you cannot immediately regenerate your protos, some other possible workarounds are: 1. Downgrade the protobuf package to 3.20.x or lower. 2. Set PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python (but this will use pure-Python parsing and will be much slower). More information: https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/news/2022-05-06#python-updates

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