google.protobuf.json_format.ParseError: Message type "tensorflow_datasets.DatasetInfo" has no field named "fileFormat".

This error occurs because the protocol buffer message type "tensorflow_datasets.DatasetInfo" does not have a field named "fileFormat", but the JSON input being parsed contains a key with that name.

To fix this error, you can either modify the JSON input to remove the "fileFormat" key or modify the protocol buffer message type to include a field named "fileFormat".

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ModuleNotFoundError: No module named 'google.protobuf.json_format'

ModuleNotFoundError是一个Python错误，当你尝试导入一个模块但找不到该模块时就会出现这个错误。在这个特定的情况下，`google.protobuf.json_format`似乎是一个来自于Google Protocol Buffers库中的模块，它通常用于序列化和反序列化数据到JSON格式。如果在你的Python环境中没有安装这个protobuf库，或者protobuf库的路径设置不正确，那么当你运行依赖这个模块的代码时，就会抛出这个错误。

要解决这个问题，你可以按照以下步骤操作：
1. **检查是否安装**：确保已经通过pip安装了`protobuf`库，可以输入`pip install protobuf`试试。
2. **更新版本**：如果已安装，确认使用的protobuf版本是否支持json_format模块。
3. **调整环境变量**：如果你在虚拟环境中，需要确保正确的python环境指向了包含google.protobuf的目录。
4. **引入修正**：如果在某个特定文件中遇到此问题，可能是忘记导入`google.protobuf.json_format`，确保正确导入。

[libprotobuf ERROR D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\3rdparty\protobuf\src\google\protobuf\wire_format_lite.cc:581] String field 'opencv_tensorflow.FunctionDef.Node.ret' contains invalid UTF-8 data when parsing a protocol buffer. Use the 'bytes' type if you intend to send raw bytes. Traceback (most recent call last): File "E:\my_python_code\Seg\main.py", line 5, in <module> model = cv2.dnn.readNet('saved_model.pb') cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\tensorflow\tf_io.cpp:42: error: (-2:Unspecified error) FAILED: ReadProtoFromBinaryFile(param_file, param). Failed to parse GraphDef file: saved_model.pb in function 'cv::dnn::ReadTFNetParamsFromBinaryFileOrDie'

这个错误是因为你读取的 TensorFlow 模型文件格式不正确导致的。可以尝试重新生成模型文件或者检查模型文件是否正确。此外，你也可以使用 TensorFlow 的 API 直接加载模型，这样可以避免使用 OpenCV 加载模型时出现的问题。以下是一个使用 TensorFlow API 加载模型的示例代码：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.load_model('saved_model.pb')

如果你的模型不是 Keras 模型，则可以使用 `tf.saved_model.load` 方法加载模型。