tensorflow-gpu报错TypeError: Descriptors cannot not be created directly.

这个错误通常是由于protobuf版本不兼容导致的。解决方法是卸载当前protobuf版本，然后安装低版本的protobuf。你可以使用以下命令卸载当前版本并安装低版本的protobuf：
pip uninstall protobuf
pip install protobuf==3.19.0
如果你的protobuf版本已经是3.19.0或更低版本，那么可能是你的生成代码过期了，需要使用protoc重新生成代码。

相关问题

tensorflow gpu TypeError: Descriptors cannot not be created directly.

这个错误常见于使用 TensorFlow GPU 版本时，通常是由于与 CUDA 或者 cuDNN 版本不兼容引起的。请确保你的 TensorFlow、CUDA 和 cuDNN 版本匹配。可以尝试以下解决方法：

1. 检查 TensorFlow 版本：确保你使用的 TensorFlow 版本与你的 CUDA 和 cuDNN 版本兼容。你可以在 TensorFlow 官方网站上查找版本兼容性的文档。

2. 检查 CUDA 版本：确保你的 CUDA 版本与 TensorFlow 要求的版本匹配。可以在 TensorFlow 官方网站上查找支持的 CUDA 版本。

3. 检查 cuDNN 版本：确保你的 cuDNN 版本与 TensorFlow 要求的版本匹配。可以在 TensorFlow 官方网站上查找支持的 cuDNN 版本。

4. 更新驱动程序：如果你的 GPU 驱动程序过旧，可能会导致与 TensorFlow 不兼容。尝试更新你的 GPU 驱动程序到最新版本。

5. 重新安装 TensorFlow：如果以上方法都无效，尝试重新安装 TensorFlow，并确保按照官方文档提供的步骤进行安装。

如果问题仍然存在，你可以提供更多详细的错误信息或代码片段，以便我更好地帮助你解决问题。

TypeError: Descriptors cannot not be created directly.

This error occurs when you try to create descriptors directly instead of using them as part of a class definition. Descriptors are special objects that are used to define attributes of a class, and they need to be defined within the class definition.

For example, if you want to define a descriptor for a specific attribute of a class, you would define it like this:

class MyDescriptor:
    def __get__(self, instance, owner):
        # code to get the attribute value
        pass

    def __set__(self, instance, value):
        # code to set the attribute value
        pass

class MyClass:
    my_attr = MyDescriptor()

In this example, `MyDescriptor` is defined within the class definition of `MyClass`, and `my_attr` is an attribute of `MyClass` that is defined using `MyDescriptor`.

If you try to create `MyDescriptor` outside of the class definition, you will get the "TypeError: Descriptors cannot not be created directly" error:

my_descriptor = MyDescriptor()  # TypeError: Descriptors cannot not be created directly