Descriptors cannot not be created directly
1 Descriptors cannot not be created directly
在运行诸如深度学习python等程序时,如mmdetection、mmdetection3d中的程序,会出现报错:“Descriptors cannot not be created directly”。详细报错如下:
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If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc 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).
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If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc 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).
出现这个问题的主要原因是protobuf版本不匹配。因此,按照错误提示,用pip安装对应版本的protobuf即可,如上述问题中对应的 3.20.1版本。安装命令为:
pip install protobuf==3.20.1
2 AttributeError: type object 'DialogCode' has no attribute 'Accepted'
这个错误通常和pyQT组件版本有关,特别是在mayavi使用时会出现该错误。详细报错内容如下:
int(QtGui.QDialog.DialogCode.Accepted): OK,
AttributeError: type object 'DialogCode' has no attribute 'Accepted'
解决方式是重新安装pyqt5,即:
pip install protobuf==pyqt5
2 AttributeError: type object 'DialogCode' has no attribute 'Accepted'
这个错误通常和pyQT组件版本有关,特别是在mayavi使用时会出现该错误。详细报错内容如下:
int(QtGui.QDialog.DialogCode.Accepted): OK,
AttributeError: type object 'DialogCode' has no attribute 'Accepted'
解决方式是重新安装pyqt5,即:
pip install protobuf==pyqt5
更多三维、二维感知算法和金融量化分析算法请关注“乐乐感知学堂”微信公众号,并将持续进行更新。
相关文章
- 【技术种草】cdn+轻量服务器+hugo=让博客“云原生”一下
- CLB运维&运营最佳实践 ---访问日志大洞察
- vnc方式登陆服务器
- 轻松学排序算法:眼睛直观感受几种常用排序算法
- 十二个经典的大数据项目
- 为什么使用 CDN 内容分发网络?
- 大数据——大数据默认端口号列表
- Weld 1.1.5.Final,JSR-299 的框架
- JavaFX 2012:彻底开源
- 提升as3程序性能的十大要点
- 通过凸面几何学进行独立于边际的在线多类学习
- 利用行动影响的规律性和部分已知的模型进行离线强化学习
- ModelLight:基于模型的交通信号控制的元强化学习
- 浅谈Visual Source Safe项目分支
- 基于先验知识的递归卡尔曼滤波的代理人联合状态和输入估计
- 结合网络结构和非线性恢复来提高声誉评估的性能
- 最佳实践丨云开发CloudBase多环境管理实践
- TimeVAE:用于生成多变量时间序列的变异自动编码器
- 具有线性阈值激活的神经网络:结构和算法
- 内网渗透之横向移动 -- 从域外向域内进行密码喷洒攻击