anaconda如何将 protobuf 包降级至 3.20.x 或更低版本

时间: 2023-06-10 14:03:21 浏览: 238
您好!感谢您选择与ChitGPT进行对话。对于您的问题,您可以使用以下命令将protobuf包降级至3.20.x或更低版本: `conda install protobuf=3.20` 但是请注意,如果您的项目中有其他依赖项,这可能会导致一些不兼容的问题。因此,在进行任何操作之前,请先备份您的项目,并确保您知道如何回滚更改。希望这可以帮助您!
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如何给在anaconda中把opencv降级到3.9.13?

要在 Anaconda 中将 OpenCV 降级到 3.4.13 版本,可以使用以下步骤: 1. 打开 Anaconda Prompt 命令行窗口。 2. 输入以下命令,列出当前可用的 OpenCV 版本: ``` conda search opencv ``` 3. 安装 OpenCV 3.4.13 版本。可以使用以下命令从 conda-forge 安装 OpenCV 3.4.13: ``` conda install -c conda-forge opencv=3.4.13 ``` 4. 测试 OpenCV 版本是否成功降级。在命令行中输入以下代码,检查 OpenCV 版本是否已降级: ``` import cv2 print(cv2.__version__) ``` 如果输出的版本号为 3.4.13,则说明 OpenCV 版本已成功降级。 注意:在降级 OpenCV 版本之前,请确保您的代码不会受到降级的影响,并且您已经了解降级可能带来的风险和影响。

python anaconda使用终端命令安装OpenCV 3.X库:

在Anaconda环境中,可以使用以下命令在终端中安装OpenCV 3.X库: ``` conda install -c conda-forge opencv=3.x.x ``` 其中,3.x.x是你想要安装的OpenCV版本号。请注意,此命令需要在具有管理员权限的终端窗口中运行。如果你想在虚拟环境中安装OpenCV,请在激活虚拟环境后运行此命令。

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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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