from keras.engine.sequential import Sequential 报错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 If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc 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).
时间: 2024-02-24 13:59:59 浏览: 26
这个错误信息表明您的代码中使用了过时的 protobuf 库,需要更新到 3.19.0 及以上版本才能正常使用。
解决这个问题的方法是升级您的 protobuf 库,可以使用以下命令来更新:
```
pip install --upgrade protobuf
```
如果您已经升级了 protobuf 库,但仍然遇到此错误,请检查您的代码中是否有使用过时的 protobuf API。如果有,请更新到最新的 API。
如果以上方法都无法解决问题,您可以尝试降级 protobuf 库到 3.20.x 或更低版本,或者设置 `PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python` 环境变量来使用纯 Python 解析,但这会显著降低解析速度。
相关问题
typeerror: descriptors cannot not be created directly. if this call came
from keras.layers, please use `@keras decorator` instead.
这个错误是因为在 Keras 中创建描述符时出现了错误,可能是因为直接从 keras.layers 创建描述符,而应该使用装饰器 @keras。建议您检查代码并使用正确的创建方式来修复该错误。
from keras.models import Sequential报错:AttributeError: module 'tensorflow.compat.v2' has no attribute '__internal__'
这个报错是因为tensorflow的版本问题导致的。在tensorflow 2.0之后,tf.compat.v2已经成为了默认的导入方式,不再需要使用tf2.0之前的兼容性导入方式。而在keras中,如果你还在使用旧版本的keras(比如keras 2.3.1及以下版本),那么可能会出现这个问题。
解决方法如下:
1. 如果你使用的是tensorflow 2.0及以上版本,那么可以直接使用`from tensorflow.keras.models import Sequential`导入模型。
2. 如果你使用的是旧版本的tensorflow(比如tensorflow 1.x),那么可以尝试升级到tensorflow 2.0或以上版本,或者使用旧版本的keras中的兼容性导入方式`from keras.models import Sequential`。