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 if this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc 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).

时间: 2023-05-31 07:19:21 浏览: 93
### 回答1: 描述符不能直接创建。如果此调用来自_pb2.py文件,则生成的代码已过时,必须使用protoc> = 3.19.0重新生成。如果您无法立即重新生成您的协议,则可能的其他解决方法是:1.将protobuf软件包降级到3.20.x或更低版本。2.设置protocol_buffers_python_implementation = python(但这将使用纯Python解析,速度会慢得多)。 ### 回答2: 这个错误信息的意思是:不能直接创建描述符。如果这个调用来自_pb2.py文件,那么你生成的代码已经过时了,必须使用protoc >= 3.19.0重新生成。如果你不能立即重新生成你的protos,还有一些其他可能的解决方案: 1. 将protobuf软件包降级到3.20.x或更低版本。 2. 设置protocol_buffers_python_implementation=python(但这将使用纯Python解析,速度会慢很多)。 这个错误的产生通常是因为你的代码在使用过程中产生了版本不兼容的问题。当你在使用旧版本的protobuf软件包时,代码会尝试使用不再支持的方法或函数,从而引发此错误。为了解决这个问题,你需要升级你的protobuf软件包版本,或者重新生成你的代码,使其与新版本的protobuf软件包兼容。 如果你无法立即重新生成你的代码,一些备选解决方案可以帮助你避开这个问题。但这些方法通常会降低代码的性能,所以只应该在必要时使用。降级protobuf软件包可能会导致其他问题,而使用纯Python解析可能会使代码变得非常缓慢。因此,对于这个错误最好的解决方案是升级你的protobuf软件包版本,并重新生成你的代码。 ### 回答3: 这段话的意思是,当出现“descriptors cannot not be created directly”错误提示时,可能是由于生成的代码已经过时,需要使用 protoc >= 3.19.0 重新生成代码。如果不能立即重新生成代码,则有两个可能的解决方法: 一是将 protobuf 包降级至版本 3.20.x 或更低;二是通过设置 protocol_buffers_python_implementation=python 来解决,但这会使用纯 Python 解析,速度会很慢。 这个错误提示的背后是由 Google 开发的 Protocol Buffers(简称 protobuf)库的机制导致的。在 protobuf 中,描述符(Descriptor)是一种 Python 类型,用于在运行时分析 protocol buffer 的结构和信息。这个错误提示表明描述符无法直接创建,因此必须使用 protobuf 3.19.0 或更高版本的 protoc 来生成更新的代码。 如果无法立即重新生成代码,可以选择将 protobuf 包降级至版本 3.20.x 或更低,但这可能导致其他问题。另外一个解决方法是设置 protocol_buffers_python_implementation=python,但这会牺牲运行速度,因为它将使用纯 Python 解析 protocol buffer,而不是使用 protobuf 库提供的 C++ 扩展。需要根据具体情况选择合适的解决方法。

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### 回答1: 这是一个 protobuf 相关的错误,表示你使用的 protoc 版本过低,导致生成的代码需要重新生成。请确保安装最新版的 protoc,并使用 protoc 生成代码。如果立即重新生成代码不可行,可以尝试其他解决方案。 ### 回答2: 起初,该错误可能有点令人困惑,但它实际上是与 Protobuf 库版本有关的常见错误。实际上,该错误是由 protoc 编译器生成的代码与您当前安装的 Protobuf 库版本不兼容导致的。 当您安装 Protobuf 库时,它应该已经包含了版本控制。如果您更新了 Protobuf 库,但没有相应地更新 protoc,或者您使用的 protoc 版本与您的库版本不兼容,那么这个错误就会发生。 因此,您需要确保您的 Protobuf 库版本和 protoc 版本是兼容的,并在升级任何一个组件时,始终确保更新另一个。如果出现此错误,您可以尝试以下一些解决方案来解决它: 1. 更新您的 protoc 编译器至 3.19.0 或更高版本,然后重新生成您的代码。 2. 如果您无法立即重新生成您的代码,请尝试使用其他可行的方法,例如回退到与您的 protoc 版本兼容的先前版本的 Protobuf 库。 3. 检查您的代码以查找任何其他错误,因为您可能有其他错误导致此错误。 总之,在解决此错误时,最重要的是始终确保 Protobuf 库和 protoc 编译器之间的版本兼容性,以及您的代码与库版本的兼容性。 ### 回答3: typeerror的意思是类型错误,这种错误通常是由于代码中的变量或函数参数类型不一致导致的。而这个typeerror: descriptors cannot not be created directly错误则是由于系统识别到了_pb2.py文件在其中创建了描述符(descriptor),而系统却不能直接创建描述符,因此抛出该错误。 这个错误信息还提示了解决办法:需要使用protoc >= 3.19.0重新生成代码。这是由于protobuf协议更新了代码规范,在3.19.0版本以后,生成的代码已经不再支持直接创建描述符。因此,如果你的代码版本较旧,则需要重新生成代码以确保代码与最新的protobuf协议相兼容。 如果你当前无法立即重新生成代码,还有一些其他的解决办法可以尝试。可以使用较旧的protobuf版本生成代码,或者手动修改_pb2.py文件以避免直接创建描述符。但这种做法可能会导致其他问题,因此,应该尽早更新代码。 总之,当你遇到typeerror: descriptors cannot not be created directly错误时,你应该更新代码或者使用其他解决办法来解决该问题,避免对程序的运行产生影响。

D:\anaconda\envs\pytorch\python.exe C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\tools\train_openlane.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\tools\train_openlane.py", line 18, in <module> from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\utils\tensorboard\__init__.py", line 13, in <module> from .writer import FileWriter, SummaryWriter # noqa: F401 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\utils\tensorboard\writer.py", line 9, in <module> from tensorboard.compat.proto.event_pb2 import SessionLog File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\event_pb2.py", line 17, in <module> from tensorboard.compat.proto import summary_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_summary__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\summary_pb2.py", line 17, in <module> from tensorboard.compat.proto import tensor_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_tensor__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\tensor_pb2.py", line 16, in <module> from tensorboard.compat.proto import resource_handle_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_resource__handle__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\resource_handle_pb2.py", line 16, in <module> from tensorboard.compat.proto import tensor_shape_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_tensor__shape__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\tensor_shape_pb2.py", line 36, in <module> _descriptor.FieldDescriptor( File "D:\anaconda\envs\pytorch\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).

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def charlist(): li=[] for i in range('A','Z'+1): li.append(i) return li

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