graph = _get_default_graph() File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\py37\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py", line 69, in _get_default_graph 'It looks like you are trying to use ' RuntimeError: It looks like you are trying to use a version of multi-backend Keras that does not support TensorFlow 2.0. We recommend using `tf.keras`, or alternatively, downgrading to TensorFlow 1.14.

这个错误是由于你使用的 Keras 版本不支持 TensorFlow 2.0 导致的。建议你使用 tf.keras 或者将 TensorFlow 版本降级到 1.14。你可以尝试在代码中使用以下语句来切换到 tf.keras：

from tensorflow import keras

然后使用 `keras` 而非 `keras.backend`。如果你需要使用 `keras.backend`，可以这样导入：

from tensorflow.keras import backend as K

这样就可以避免使用旧版的 Keras。

相关问题

D:\Anaconda\envs\tf1\python.exe C:/Users/夏芷琳/Desktop/VAE-LSTM-for-anomaly-detection-master/codes/train.py Traceback (most recent call last): File "C:/Users/夏芷琳/Desktop/VAE-LSTM-for-anomaly-detection-master/codes/train.py", line 2, in <module> import tensorflow as tf File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 24, in <module> from tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable=unused-import File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 52, in <module> from tensorflow.core.framework.graph_pb2 import * File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\core\framework\graph_pb2.py", line 15, in <module> from tensorflow.core.framework import node_def_pb2 as tensorflow_dot_core_dot_framework_dot_node__def__pb2 File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\core\framework\node_def_pb2.py", line 15, in <module> from tensorflow.core.framework import attr_value_pb2 as tensorflow_dot_core_dot_framework_dot_attr__value__pb2 File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\core\framework\attr_value_pb2.py", line 15, in <module> from tensorflow.core.framework import tensor_pb2 as tensorflow_dot_core_dot_framework_dot_tensor__pb2 File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\core\framework\tensor_pb2.py", line 15, in <module> from tensorflow.core.framework import resource_handle_pb2 as tensorflow_dot_core_dot_framework_dot_resource__handle__pb2 File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\core\framework\resource_handle_pb2.py", line 41, in <module> serialized_options=None, file=DESCRIPTOR), File "D:\Anaconda\envs\tf1\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). More information: https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/news/2022-05-06#python-updates

根据错误信息，这个问题是由于你的生成的代码（`_pb2.py`文件）与你安装的protobuf版本不兼容导致的。

根据错误提示，你需要重新生成你的protobuf代码，使用protoc版本大于等于3.19.0来进行生成。这样可以确保生成的代码与你安装的protobuf版本兼容。

你可以按照以下步骤重新生成protobuf代码：

1. 确保你已经安装了最新版本的protobuf。你可以使用以下命令来升级protobuf：

pip install --upgrade protobuf

2. 确保你已经安装了protoc编译器，并且其版本大于等于3.19.0。你可以在命令行中运行以下命令来检查protoc版本：

protoc --version

如果protoc版本低于3.19.0，请更新到最新版本。你可以在Protocol Buffers的官方网站上找到适合你操作系统的安装包。

3. 使用更新后的protoc编译器重新生成protobuf代码。在命令行中运行以下命令：

protoc -I=<proto文件目录> --python_out=<生成代码目录> <proto文件>

其中，`<proto文件目录>`是包含proto文件的目录，`<生成代码目录>`是你想要生成代码的目录，`<proto文件>`是你要生成代码的proto文件名。

重新生成protobuf代码后，再运行你的程序，应该就能够解决这个问题了。如果问题仍然存在，你可以尝试降级protobuf包的版本，或者设置`PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python`环境变量来使用纯Python解析，但后者会导致解析速度较慢。

请确保按照官方文档中提供的链接获取更多信息，并根据你的具体情况进行调整。

C:\Anaconda3\python.exe C:/pycharm.z/neo.py Traceback (most recent call last): File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\py2neo\client\__init__.py", line 806, in acquire cx = self._free_list.popleft() IndexError: pop from an empty deque During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\py2neo\client\bolt.py", line 810, in _audit task.audit() File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\py2neo\client\bolt.py", line 1303, in audit raise self._failure py2neo.errors.ClientError: [Security.Unauthorized] The client is unauthorized due to authentication failure. During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "C:\pycharm.z\neo.py", line 4, in <module> graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password")) File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\py2neo\database.py", line 288, in __init__ self.service = GraphService(profile, **settings) File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\py2neo\database.py", line 119, in __init__ self._connector = Connector(profile, **connector_settings) File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\py2neo\client\__init__.py", line 960, in __init__ self._add_pools(*self._initial_routers) File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\py2neo\client\__init__.py", line 982, in _add_pools pool = ConnectionPool.open( File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\py2neo\client\__init__.py", line 649, in open seeds = [pool.acquire() for _ in range(init_size or cls.default_init_size)] File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\py2neo\client\__init__.py", line 649, in <listcomp> seeds = [pool.acquire() for _ in range(init_size or cls.default_init_size)] File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\py2neo\client\__init__.py", line 813, in acquire cx = self._connect() File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\py2neo\client\__init__.py", line 764, in _connect cx = Connection.open(self.profile, user_agent=self怎么解决

根据您提供的错误信息，出现了两个异常：IndexError和ClientError。IndexError表示连接池中没有可用的连接，而ClientError表示由于身份验证失败而导致未经授权的客户端。

解决这些问题的步骤如下：

1. 确保您提供的Neo4j数据库URL和凭据是正确的。检查URL中的主机名、端口号以及凭据的用户名和密码是否与您在Neo4j中设置的一致。

2. 确保Neo4j数据库正在运行并监听正确的端口。您可以尝试通过浏览器访问Neo4j的管理界面来验证数据库是否可用。

3. 检查防火墙设置，确保允许连接到Neo4j数据库所使用的端口。

4. 如果您在使用用户名和密码进行身份验证时仍然遇到问题，可以尝试更改身份验证方法。例如，您可以尝试使用Kerberos或LDAP进行身份验证，具体取决于您在Neo4j中的配置。

5. 确保您的py2neo库版本是最新的。您可以使用以下命令升级py2neo库：

pip install --upgrade py2neo

如果问题仍然存在，请检查您的代码是否有其他问题，并考虑向Neo4j社区寻求更多帮助。