出现protobuf相关错误的原因主要有两个方面:首先,protobuf是TensorFlow中用于数据交换的格式之一,如果安装的TensorFlow版本与机器上的protobuf版本不兼容,就会导致运行错误。其次,protobuf的安装过程中可能会出现一些问题,如安装不完整、环境变量设置不正确等,这也可能导致TensorFlow运行异常。解决方案针对上述问题,本文将提供...
如果问题仍然存在,可以尝试在Pycharm中使用虚拟环境来安装Tensorflow和Protobuf。虚拟环境可以隔离不同项目的依赖关系,避免版本冲突。 总结起来,解决由于Protobuf错误导致无法使用Pycharm安装Tensorflow的问题,可以通过检查版本兼容性、正确安装Protobuf、手动编译和安装Protobuf以及使用虚拟环境等方法来解决。如果问题仍然存在...
后来进到/usr/loca/lib/python3.6/site-packages/中才发现,里面的protobuf版本有3.2,3.4等多个版本。 代码语言:javascript 复制 没有办法,只好去看https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases中关于protobuf的相关说明,才发现里面需要用到的tf对应的protobuf版本是3.0.0b2, 代码语言:javascript 复制 https://...
1. 解释tensorflow-intel 2.13.0的版本依赖要求 tensorflow-intel 2.13.0版本对其依赖库有特定的版本要求。这包括protobuf库,它指定了protobuf的版本不能是4.21.0, 4.21.1, 4.21.2, 和 4.21.3。这种依赖关系是为了确保tensorflow-intel与protobuf库的兼容性,避免因版本不兼容而导致的问题。 2. 说明为什么protobuf...
8. 9. 10. 11. 这是由于安装了冲突的 protobuf 版本引起的, TensorFlow 需要的是 protobuf 3.0.0. 当前 最好的解决方案是确保没有安装旧版本的 protobuf, 可以使用以下命令重新安装 protobuf 来解决 冲突: brew reinstall--devel protobuf 1.
就是protobuf的问题,然后找了一圈发现,恩,是因为自己在anaconda里面又装了protobuf3.4的版本,冲突了。所以,一定要把这些环境隔离开来。不要放在一起。 所以卸载 conda uninstall protobuf conda uninstall libprotobuf 编译ssd的时候报错: .build_release/lib/libcaffe.so:对‘boost::re_detail::cpp_regex_traits...
这是由于安装了冲突的 protobuf 版本引起的, TensorFlow 需要的是 protobuf 3.0.0. 当前 最好的解决方案是确保没有安装旧版本的 protobuf, 可以使用以下命令重新安装 protobuf 来解决 冲突: brew reinstall --devel protobuf 1. 1.3 基本用法 基本使用 ...
3、降低protobuf版本 经过一定时间的等待,caffe安装完成。我们接下来,降低protobuf的版本为3.2。因为只有这样,caffe和tensorflow才能不冲突。 conda install protobuf=3.2 4、安装tensorflow 做好上面几步之后,我们就可以直接安装tensorflow-gpu了。 conda install tensorflow ...
2.编译 Protobuf 文件 命令的目录切换到 "object-detection-model\research” 下,通过前面conda 安装的 protobuf 将.proto 编译成 name_pb2.py 文件,输入以下命令。 protoc --python_out=. .\object_detection\protos\anchor_generator.proto .\object_detection\protos\argmax_matcher.proto .\object_detection\...
经过一定时间的等待,caffe-gpu安装完成。我们接下来,降低protobuf的版本为3.2。因为只有这样,caffe和tensorflow才能不冲突。 Shell conda install protobuf=3.2 1 condainstallprotobuf=3.2 直接回车,将protobuf降级为3.2。 4、安装tensorflow-gpu 做好上面几步之后,我们就可以直接安装tensorflow-gpu了。