cannot import name 'tensor' from 'tensorflow.python.framework' (D:\Anaconda\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\__init__.py)

这个错误通常是由于 TensorFlow 版本不兼容导致的。建议您检查您的 TensorFlow 版本是否与您的代码兼容。您可以尝试使用以下命令更新 TensorFlow：

pip install --upgrade tensorflow

如果您已经安装了最新版本的 TensorFlow，那么您可以尝试使用以下命令降级 TensorFlow：

pip install tensorflow==1.15

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File "D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\sparse_tensor.py", line 28, in <module> from tensorflow.python.framework import constant_op File "D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\constant_op.py", line 29, in <module> from tensorflow.python.eager import execute File "D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\execute.py", line 27, in <module> from tensorflow.python.framework import dtypes File "D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py", line 585, in <module> np.object, File "D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 305, in __getattr__ raise AttributeError(__former_attrs__[attr])

这个错误可能是由于您的 TensorFlow 库与 NumPy 库版本不兼容造成的。您可以尝试更新 NumPy 库，或者降低 TensorFlow 库的版本。以下是一些可能的解决方案：

1. 更新 NumPy 库：

pip install --upgrade numpy

2. 降低 TensorFlow 库的版本：

pip install tensorflow==2.1.0

请注意，这个命令将 TensorFlow 库版本降级到 2.1.0，您可以根据需要更改版本号。

更新或降级库版本后，您可以重新运行代码，应该不再出现该错误。

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。